【摘要】：由于1-maximin模型的目標(biāo)函數(shù)在每條邊上是分段線性的凹函數(shù),基于1-maximin模型的這一特點(diǎn),將粒子群算法和黃金分割法有機(jī)結(jié)合起來,提出了一種求解1-maximin模型的混合粒子群-黃金分割(PSO-GS)算法。數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,PSO-GS算法求解1-maximin模型和1-maxisum模型較Un Center和Newalgorithm算法效率高。
[Abstract]:Because the objective function of the 1-maximin model is a piecewise linear concave function on each edge, based on the characteristics of the 1-maximin model, the particle swarm optimization algorithm and the golden section method are combined organically. A hybrid particle swarm optimization (PSO-GS) algorithm for solving 1-maximin model is proposed. Numerical experiments show that PSO-GS algorithm is more efficient than Un Center and Newalgorithm algorithm in solving 1-maximin model and 1-maxisum model.
【作者單位】： 北京化工大學(xué)理學(xué)院;北京化工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71571010/71372195) 北京化工大學(xué)學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目(XK1522)
【分類號(hào)】：O22;TP18

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本文編號(hào)：2207778