一种自适应离散粒子群算法及其应用研究

本文提出了一种改进的离散粒子群算法.为了克服算法的早熟收敛问题,引入了一个排斥过程用于增加群体的多样性,提出了一种控制群体多样性的准则,实现了算法运行过程中吸引和排斥过程的动态自适应切换.为了提高算法的收敛速度,提出了一种惯性权重动态变化策略,在算法执行的不同阶段,使惯性权重随迭代次数动态自适应变化.试验中发现,引入局部搜索技术后,算法的性能会进一步提高.最后将此算法用于解决TSP问题及车间调度问题并与其他相关算法进行了比较,实验结果表明,收敛速度快,稳定性强.