【摘 要】
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烟草配送线路优化问题是烟草行业物流层面的重点问题之一。微粒群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是一种利用群体智能的随机全局优化方法,广泛应用于路径寻优、函数优化等领域。为了提高PSO算法的全局搜索能力,本文在标准PSO算法的基础上,定义了一种基于统计步长的微粒群算法:针对PSO算法易出现局部极值问题,引入惯性权重因子进行改进;针对PSO算法中加速步长为常量值而不符合实际情况的问题,定义了基于统计的加速步长进化方程。实践证明,本文研究的算法应用于烟草配送线路优化方案中
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烟草配送线路优化问题是烟草行业物流层面的重点问题之一。微粒群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是一种利用群体智能的随机全局优化方法,广泛应用于路径寻优、函数优化等领域。为了提高PSO算法的全局搜索能力,本文在标准PSO算法的基础上,定义了一种基于统计步长的微粒群算法:针对PSO算法易出现局部极值问题,引入惯性权重因子进行改进;针对PSO算法中加速步长为常量值而不符合实际情况的问题,定义了基于统计的加速步长进化方程。实践证明,本文研究的算法应用于烟草配送线路优化方案中
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