本文選題：粒子群算法 + 非線性混合整數(shù)規(guī)劃��； 參考：《蘭州理工大學學報》2017年03期

【摘要】：為了求解整數(shù)約束和混合整數(shù)約束優(yōu)化問題,提出了簡化二階震蕩粒子群優(yōu)化算法.在二階震蕩粒子群算法的基礎上,對更新過程進行簡化,使得迭代方程由原來的二階降成一階,粒子的搜索過程更為簡單高效,便于搜索和尋優(yōu);引入了平均個體最優(yōu)位置,使得所有粒子的有效信息被充分利用;對不滿足約束條件的粒子重新生成,從而加快算法的收斂速度;為了防止算法的早熟收斂現(xiàn)象,提出了"優(yōu)勝劣汰"的更新機制.最后,為了驗證算法求解整數(shù)和混合整數(shù)優(yōu)化問題的可行性和有效性,將簡化二階震蕩粒子群混合算法對16個測試函數(shù)進行了測試并與其他三種算法比較.實驗結(jié)果表明,本文算法在精確度和成功率方面有明顯的提高.
[Abstract]:In order to solve the problem of integer constraint and mixed integer constraint, a simplified second-order oscillatory particle swarm optimization algorithm is proposed. On the basis of the second-order oscillatory particle swarm optimization algorithm, the renewal process is simplified, and the iterative equation is reduced from the original second order to the first order. The particle search process is simpler and more efficient, which is convenient for searching and optimizing. In order to prevent the premature convergence of the algorithm, the updating mechanism of "survival of the fittest" is proposed to prevent the premature convergence of the algorithm. Finally, in order to verify the feasibility and effectiveness of the algorithm in solving integer and mixed integer optimization problems, the simplified second-order oscillatory particle swarm optimization algorithm is tested on 16 test functions and compared with the other three algorithms. The experimental results show that the accuracy and success rate of the algorithm are improved obviously.
【作者單位】： 山西大同大學數(shù)學與計算機科學學院;
【基金】：國家自然科學基金(61272095);國家自然科學基金青年基金(41401521)
【分類號】：O221;TP18

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本文編號：2002919