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1、一种改进的二进制粒子群算法第202007卷第6期年12月模式识别与人工智能PRVol20.No.6乙AlDe130一种改进的二进制粒子群算法第202007卷第6期年12月模式识别与人工智能PRVol20.No.6乙AlDe130e2007一种改进的二进制粒子群算法徐义春肖人彬430074)‘(华中科技大学CAD中心武汉摘要为解决应用粒子群算法求解介1整数规划问题在,.Kneenyrr和Ebehat的二进制粒子群算法(BPSO)的基,础上提出一种改进的二进制粒子群算法(IPSO)该算法简化130B,BPS
2、O的概率计算模式直接使用群体最佳值和个体.最佳值决定粒子的当前取值概率取消粒子当前值对下一步迭代的影响在BPSO.DeJong.的测试集上其结果要优于,在背包问题上的计算结果表明与遗传算法相比IB,,PS130O具有更快的收敛速度关键词粒子群算法TP181,O1一整数规划背包问题,中图法分类号AnImProvedBinaryPartieleSwnen一al’l.11OPtimizerXUYiC130hu一,XIAORBinTec(CADCenzer,Huazhong山iversit夕ofScie二cea
3、ndhnolog130夕,Wuhan430074)ABSTRACTToarsolve一o1integerprsograarmmingm130do.,anerimproved.optimizer15ProPoproposesedbasederonKenn130eyandEbporoerhafsbineaareuypartieletionwzptimi(BPSO)Int130hedtoorptiimz(IBPSO)onesthebbilitylla15siman.plifeiTheprobabilit130
4、yrofnothe,positionveerrendepsendsnuthevalesftheglobalbestpex.ositiondthe130pivatestbestpofusitioanedtheeutpooitidonotaffeettthentPosit130ionanymoreOonnthethetenetionsofDsJong,IBPSOspero130rfmsbettergeneehandBPSOthanTheresultslgofIBPSOithm.knapsaekprblemh
5、owIBPSOhahighereonve130rsPeethegenetieaorKeyWordsPartieleSwarzmOptirination,一O1IntegerProgramming,Kn130apsaekProblem‘)国家自然科学基金资助项目(N60474077;收稿日期20060918修回日期20070402作者简介徐义春男197。年生博士研究生主要研究方向为智能计算Emali年生教授博士生导师主要研究方向为人工智能复杂性理论130等o.:一一:一一,,,,.一:xuounoiyh@
6、tm.ocm.肖人彬男,,1965,,,、.6期徐义春等一种改进的二进制粒子130群算法:1引言办法是可行的圈但是他采用的测试函数实际上给.,每个自变量分量有很多的可选整数集合我们的计如何分配有限的资源以获取最大的效益是生产实践中常见的问题例如运筹学领域的货物配送生产调度以及机器的分布等问题离散数学中的组合及图论问题统计领域的数据分析及可靠性分配等,..算经验表明如果给每个自变量分量只有两个选择130如。一,,,、1整数规划问题直接应用y,PSO再取整效率会O一、,很低.Kenne和Eberhart也给
7、出专门针对l,整数t130ie通常这些问题都可以建立整数规划模型本文主要讨论用粒子群算法求解..规划问题的离散二进制的粒子群优化版本川本文nar称为二进制粒子群优化算法(Biy0一1整数规划parle问题粒子群算法是一种模拟生物群体觅食的仿生swarmOptim130ize:,Bpso).在1,BpSO中面对的情况O,,算法具有适用于连续优化的版本和离散优化的二进制版本仁‘2一,是每个位置分量丫要么取,要么取因此沙不130再.〕.本文在粒子群算法的二进制版本基本,,表示位置变化的大小它反映的是丫取1的概
8、率为了使概率值在[o沙.,思路上提出一种改进直接使用群体最佳值和个体1]间n,BPSOose采用lgiti变换对最佳值决定粒子当前值的取值概率取消粒子当前值对下一步迭代的影响实验表明本文的改进有利于提高算法的性能.130.进行处理BPSO的迭代操作大致为’v一沙+c:c1,Xrando又(风。,tes,一)J‘)十又ravenfd()只(g乞130一6.了‘(1)ifvi>n6then=,22.一种改进的二进制粒子群算法1ifv‘d()th
