【摘 要】
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为找到最短路径,克服传统算法收敛速度慢、求解精度低等问题,提出一种融入变异交叉的改进天牛群算法(MBSO).首先将个体天牛转换成群体天牛搜索寻优;在群体进化过程中融入变异和交叉,提高全局搜索到更优结果;最后加入天牛须间长度自适应和步长自适应机制的搜索算法,改善算法的探索能力.将改进的算法通过MATLAB对TSPLIB中的数据集进行仿真实验,并用于PON网络规划问题.证明改进的天牛须算法在收敛速度和求解精度两方面较其他算法都有所提升,算法运行时间平均减少0.3 s,实验结果更接近最优解.
【机 构】
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广西民族大学 人工智能学院,南宁530006;广西民族大学 人工智能学院,南宁530006;广西民族大学 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室,南宁530006
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为找到最短路径,克服传统算法收敛速度慢、求解精度低等问题,提出一种融入变异交叉的改进天牛群算法(MBSO).首先将个体天牛转换成群体天牛搜索寻优;在群体进化过程中融入变异和交叉,提高全局搜索到更优结果;最后加入天牛须间长度自适应和步长自适应机制的搜索算法,改善算法的探索能力.将改进的算法通过MATLAB对TSPLIB中的数据集进行仿真实验,并用于PON网络规划问题.证明改进的天牛须算法在收敛速度和求解精度两方面较其他算法都有所提升,算法运行时间平均减少0.3 s,实验结果更接近最优解.
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