【摘 要】
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粒子群算法由于其概念简单、参数较少、容易实现等优点,常被用于求解路径规划问题,在物流派送方面有着重要的应用.但其存在局部搜索能力差、易陷入局部极值、搜索精度低等缺
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61665002,61483014);湖北省“双一流”建设专项资金(2019)
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粒子群算法由于其概念简单、参数较少、容易实现等优点,常被用于求解路径规划问题,在物流派送方面有着重要的应用.但其存在局部搜索能力差、易陷入局部极值、搜索精度低等缺陷,而遗传算法是从串集开始搜索的,具有很强的全局搜索能力.本文融合遗传算法中交叉变异的思想于粒子群算法中,提出了一种改进PSO算法,利用交叉操作筛选粒子初始位置,借助变异思想来提高最优解的搜索速率.仿真结果表明,该方法能够提高标准粒子群算法的搜索能力,获得了较好的收敛速度和最优路径.
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