【摘 要】
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微粒群优化算法(PSO)是一种基于种群的随机优化技术,将EDA算法与PSO算法结合起来,形成一种新的改进的算法(EPSO)。算法将全局统计信息和全局最优解运用于解空间搜索,以期
【机 构】
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Department of Computer Science, Harbin Finance University, Harbin 150030, China
【出 处】
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2012年江苏省计算机学会网络与分布计算专委会和网格与服务计算专委会联合学术年会
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微粒群优化算法(PSO)是一种基于种群的随机优化技术,将EDA算法与PSO算法结合起来,形成一种新的改进的算法(EPSO)。算法将全局统计信息和全局最优解运用于解空间搜索,以期能更有效解决组合优化问题,最后将EPSO算法用于解决多维背包问题并进行了对比仿真实验。实验结果表明,在解决多维背包问题上,EPSO优于传统的PSO算法以及多种启发式智能算法,与此同时,EPSO算法使用更少的参数,因此更容易实现,运行更加稳定,效果更好。
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