改進(jìn)局部搜索混沌離散粒子群優(yōu)化算法
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針對(duì)基本離散粒子群優(yōu)化（ DPSO）算法收斂速度慢、易于陷入局部最優(yōu)等問題，提出了一種基于優(yōu)秀系數(shù)的局部搜索混沌離散粒子群優(yōu)化（ILCDPSO）算法并用于求解旅行商問題（TSP）。基于輪盤賭選擇原理，給每段路徑設(shè)定一個(gè)合理的優(yōu)秀系數(shù)，以提高短邊被選擇的概率，從而有利于提高算法的尋優(yōu)能力和收斂速度；為了進(jìn)一步提高解的精確性，在算法機(jī)制中添加了局部搜索策略，通過調(diào)整每個(gè)城市在給定鄰城內(nèi)的城市路徑，提高算法的局部搜索能力；另外，在算法的迭代公式中加入了混沌序列來提高粒子的隨機(jī)性和多樣性，增強(qiáng)了算法的全局搜索能力。最后用國際通用的TSP數(shù)據(jù)庫（TSPLIB）中的若干經(jīng)典實(shí)例對(duì)算法進(jìn)行了測試，并與粒子群優(yōu)化（PSO）算法、改進(jìn)的PSO（IPSO）算法和混沌PSO（ CPSO）算法等進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，在相同的實(shí)驗(yàn)條件下，與其他算法相比，ILCDPSO算法獲得最優(yōu)解的平均迭代次數(shù)較少且獲得最優(yōu)解的次數(shù)比例最高。研究結(jié)果表明，加入優(yōu)秀系數(shù)后，ILCDPSO算法在收斂速度、全局尋優(yōu)能力以及穩(wěn)定性方面均優(yōu)于其他算法。
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