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2025-03-25 03:50本頁(yè)面
  

【正文】 變參數(shù),多次試驗(yàn),看能否得到更優(yōu)值。5. 算法的改進(jìn)多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下:編號(hào)snnvmaxc1c2gnmax最優(yōu)值1100301310031556210025131003221131002013100316484100151310032649510010131003178761005131003059071005121003249181005111003316991005231003286310100533100321091115051310031178122005131003210613250513100319401430051310030050153505131003014816400513100310691730051350322221830051315029746193005132002980320300513250305982130051330029042由以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,當(dāng)初始化粒子總數(shù)snn為300,最大速度vmax為5,學(xué)習(xí)因子c1為1,c2為3,最大迭代次數(shù)為300時(shí)(即編號(hào)為21的實(shí)驗(yàn)),得到最短遍歷長(zhǎng)度為29042,其對(duì)應(yīng)的遍歷路徑為L(zhǎng): [ 21 22 16 29 11 5 13 4 1 15 24 17 18 12 14 7 6 23 8 9 10 2 3 27 25 28 20 ]、相應(yīng)最佳粒子變化趨勢(shì)及最好路徑圖為: 6. 結(jié)論改變各個(gè)參數(shù)值后求得的最優(yōu)值差別不大,并且所得的最優(yōu)值與其他算法求得的最優(yōu)值相比更劣(遺傳算法求解同樣的問(wèn)題得到的最優(yōu)值為15404[3]),但是路徑確實(shí)優(yōu)化了,這種基于交換子和交換序的改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法求解TSP問(wèn)題是有一定成效的。由最佳粒子變化趨勢(shì)圖可知最優(yōu)值的變化依賴于突變,并且這種突變發(fā)生效率很低,然而通過(guò)修改學(xué)習(xí)因子cc以及最大速度vmax并不能明顯改變這種突變率。我想是因?yàn)檫@種基于交換子和交換序的改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法的性質(zhì)所決定的。當(dāng)然也有可能由于編碼不恰當(dāng)造成的,但是目前我尚未找到更好的編碼方法。這種源于大自然群體智能的粒子群優(yōu)化算法一定具有一定的通用性的,我相信通過(guò)恰當(dāng)?shù)母倪M(jìn)一定能夠用于現(xiàn)實(shí)生活中的絕大多數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。本文所用的交換子和交換序的概念以及對(duì)應(yīng)的編碼方法也一定能夠改進(jìn)的。7. 參考文獻(xiàn)[1] 黃嵐,王康平,周春光,龐魏,董龍江,(理學(xué)版),2003,4:477480.[2] 汪定偉,王俊偉,[3] 叢爽,,.10
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