【摘 要】
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粒子群算法在求解连续变量问题有了比较成功的应用，但是对离散变量问题方面的应用研究却相对滞后。针对离散优化问题，提出了一种遗传粒子群算法。算法使用了交叉、变异等遗传算
【机 构】
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广东轻工职业技术学院计算机系,广东商学院数学与计算科学系
【基金项目】
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基金项目：广东省自然科学基金（06301003）,广东轻工职业技术学院科研启动基金（KY200817）
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粒子群算法在求解连续变量问题有了比较成功的应用，但是对离散变量问题方面的应用研究却相对滞后。针对离散优化问题，提出了一种遗传粒子群算法。算法使用了交叉、变异等遗传算子替代传统粒子群算法的速度一位移公式，克服了传统粒子群算法对组合优化问题编码时出现的信息冗余的问题，提高了搜索效率。应用该算法求解了车辆路径问题，实验结果表明，该算法具有较好的全局收敛能力和较快的收敛速度。在同等条件下，求解效果要明显好于遗传算法和基于速度位移公式的粒子群算法。
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