【摘 要】
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本文介绍了粒子群算法的基本原理、数学模型和实现步骤,分析了算法的参数特性和优缺点。在粒子群算法中加入收敛因子可以保证算法的收敛性,针对标准粒子群算法易于陷入局部最
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本文介绍了粒子群算法的基本原理、数学模型和实现步骤,分析了算法的参数特性和优缺点。在粒子群算法中加入收敛因子可以保证算法的收敛性,针对标准粒子群算法易于陷入局部最优困境的缺点,杂交粒子群模型将选择机制引入到基本粒子群算法中,使得算法在保证收敛速度的同时具有较强的全局搜索能力。本文提出加入随机初始化因素的杂交收敛粒子群优化算法,实验证明该算法与传统的优化算法相比具有较快收敛速度和较强全局搜索能力。实现了露天矿运输道路的描述,并在此基础上构建露天矿道路的网络模型,构建过程包括运输道路网络的组成和描述、节点的选取、道路网络的生成和网络边权值的确定。设计了后台数据库用于存储露天矿道路网络数据信息,并通过AutoCAD的二次开发实现对网络数据的操作和管理。确立了改进的粒子群优化算法在露天矿道路网络模型基础上求解任意两点间最优路径的步骤,并通过程序开发实现将改进粒子群算法应用到最优路径选择中,并以内蒙某露天矿道路路径优化为实例加以运用。
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