求解多目标TSP问题的离散粒子群优化算法

文章通过分析多目标TSP问题的性质,在Pareto最优解的基础上提出了偏离度,将多目标转化为单目标;然后针对利用离散粒子群算法(DPSO)求解,只考虑排斥算子时,结果会过早的陷入局部最优的不足,将惯性权值保留能起到平衡局部搜索能力和全局搜索能力,适当的设置惯性权值能促进全局搜索;最后,通过计算机仿真验证了用DPSO解决多目标TSP是有效的.     

改进的离散粒子群算法在配送问题中的应用

为了解决配送问题，对离散粒子群优化算法进行改进，保留惯性权值对速度的影响，把粒子的解储存为数组形式．增加群体相似度和排斥算子来让粒子跳出局部最优；仿真结果与其它算法的结果进行对比，发现改进的粒子群算法能够找到更好的解，并且收敛速度快，能在一定程度上避免早熟现象。