检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海海事大学科技处,上海201306 [2]上海海洋大学工程学院,上海201306
出 处:《上海海事大学学报》2011年第3期74-78,共5页Journal of Shanghai Maritime University
基 金:上海市优秀青年基金(ssc08022)
摘 要:为了将微粒群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法应用到离散领域,并使算法仍具有较佳的搜索性能,以信息素积累为基础,由离散状态的信息素构成微粒编码,重新构造算法的迭代公式.微粒信息素的变化基于信息素原先的情况、个体历史最优及全局历史最优.以信息素为依据进行离散状态的选择,由此提出一种基于信息素的离散PSO算法.将该方法应用于基于时延约束的最小能耗路由优化问题,能获得较好的路由优化结果,表明该算法具有优良的收敛性能.To make particle swarm optimization algorithm with good search performance be applied to discrete domain,the particle coding is made up of the pheromones of discrete states based on the accumulation of pheromones.The iteration expressions are rebuilt.The changes of pheromones in particles are based on the original situation of pheromones,personal optimal pheromones and global optimal pheromones.The discrete states are chosen according to the pheromones.A discrete particle swarm optimization algorithm based on the pheromone is put forward.This method is applied to minimum energy routing optimization problem on the basis of delay constraints.The better routing optimization result shows that this algorithm possesses strong convergence capability.
分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN915.05[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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