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离散二进制微粒群算法.pdf

皇王型量墨!；|!：鲎堂塑．．．． 2005年增刊

离散二进制微粒群算法

乔立岩马云彤彭喜元

(哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院自动化测试与控制系哈尔滨 150001)

Swarm

摘要：微粒群(Particle

了比较，为了评价不同算法的性能，提出了算法搜索效率的评价方法。实验表明虽然BPSO的速度不及PSO和GA，但

是对于局部极值复杂的问题，它的搜索效率却高于二者。

关键宇：离散微粒群算法遗传算法搜索效率

DiscreteVersionof

ParticleSwarm

Binary Optimization

Qiao Ma Xiyuan

Liyan YuntongPeng

(HarbinInstitute Harbin150001)

ofTechnology

Abstract：ParticleSwarm beenusedtosolvecontinuousforits offast and

speed

optimization(PSO)has problemadvantage

dimension andEberhart adiscrete versionofthe SWalTII

independence．In1997，Kennedy proposed binary particle algorithm

solvecombinatorialsuch and BPSOwithbasicPSOand

(BPSO)to problemsschedulingrouting．Thispapercompared genetic

threebenchmarkrun．ions．AnevaluationWas toevaluatedifferent

algorithm(GA)in equationproposed algorithm’Ssearching

shown the was

BPSO’S slowerthanGAandbasic itsSUCCESSrate

efficiency．Experimentsalthough optimizationspeed PSO，but

was thanthem in local

higher especiallycomplexoptimaproblems．

swarrn

particle

Keywords：Binaryoptimization；geneticalgorithm；searchingefficiency．

遗传算法(GA)、标准PSO算法和BPSO算法的性能

1前言进行了比较。

Kennedy和Eberhart受到鸟群捕食行为的研2PSO算法

究结果启发，于1995年提出微粒群优化(Panicle

Swarm

Optimization)算法。PsO算法具有执行速

假设在一个D维的目标搜索空间中，有m个

度快、受问题维数变化影响小等优点，迅速得到

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