離散二進(jìn)制微粒群算法.pdf

皇王型量墨!；|!：鱟堂塑．． ．． 2005年增刊

離散二進(jìn)制微粒群算法

喬立巖 馬云彤 彭喜元

(哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣工程及自動(dòng)化學(xué)院自動(dòng)化測(cè)試與控制系 哈爾濱 150001)

Swarm

摘要：微粒群(Particle

了比較，為了評(píng)價(jià)不同算法的性能，提出了算法搜索效率的評(píng)價(jià)方法。實(shí)驗(yàn)表明雖然BPSO的速度不及PSO和GA，但

是對(duì)于局部極值復(fù)雜的問(wèn)題，它的搜索效率卻高于二者。

關(guān)鍵宇： 離散微粒群算法遺傳算法搜索效率

DiscreteVersionof

ParticleSwarm

Binary Optimization

Qiao Ma Xiyuan

Liyan YuntongPeng

(HarbinInstitute Harbin150001)

ofTechnology

Abstract：ParticleSwarm beenusedtosolvecontinuousforits offast and

speed

optimization(PSO)has problemadvantage

dimension andEberhart adiscrete versionofthe SWalTII

independence．In1997，Kennedy proposed binary particle algorithm

as

solvecombinatorialsuch and BPSOwithbasicPSOand

(BPSO)to problemsschedulingrouting．Thispapercompared genetic

threebenchmarkrun．ions．AnevaluationWas toevaluatedifferent

algorithm(GA)in equationproposed algorithm’Ssearching

shown the was

BPSO’S slowerthanGAandbasic itsSUCCESSrate

efficiency．Experimentsalthough optimizationspeed PSO，but

was thanthem in local

higher especiallycomplexoptimaproblems．

swarrn

particle

Keywords：Binaryoptimization；geneticalgorithm；searchingefficiency．

遺傳算法(GA)、標(biāo)準(zhǔn)PSO算法和BPSO算法的性能

1前言 進(jìn)行了比較。

Kennedy和Eberhart受到鳥(niǎo)群捕食行為的研2PSO算法

究結(jié)果啟發(fā)，于1995年提出微粒群優(yōu)化(Panicle

Swarm

Optimization)算法。PsO算法具有執(zhí)行速

假設(shè)在一個(gè)D維的目標(biāo)搜索空間中，有m個(gè)

度快、受問(wèn)題維數(shù)變化影響小等優(yōu)點(diǎn)，迅速得到

總結(jié)

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