基于改进的粒子群和遗传算法的混合优化算法.pdf

第 25卷第 3期 上 海 工 程 技 术 大 学 学 报 Vol_25NO．3 2011年 9月 JOURNALOFSHANGHAIUNIVERSITY OFENGINEERING SCIENCE Sept．2011 文章编号 ：1009—444X(2011)03—0262—04 基于改进的粒子群和遗传算法的混合优化算法 范柳斌 ，李 路 ，陈妮娜 ，胡 昱 ，张子厚 (上海工程技术大学 a．基础教学学院 ；b．城市轨道交通 学院，上海 201620) 摘要 ：分析粒子群算法在求解组合优化 问题 中的运行原理 ，对警车分布的优化问题建立 了粒子 群优化的数学模型，对基本粒子群优化算法中的速度范围、惯性权重等参数进行 了改进，并通过 仿真与基本粒子群算法比较 ，显示改进的粒子群算法，提 高了优化结果．在改进的粒子群算法中 引入遗传算法，将形成的新混合算法应用到求解警车最优执勤地点的分布问题 ，并与遗传算法和 改进的粒子群算法仿真比较．结果表明，混合优化算法在收敛速度和精度上均有明显的提高． 关键词 ：适应度 函数 ；粒子群优化算法；遗传算法；警车分布 中图分类号 ：TP391 文献标志码 ：A HybridOptim izationAlgorithm BasedonImprovedPSO andGA FAN Liu—bin～，LILu ，CHEN Ni—na～，HU Yu ，ZHANG Zi—hou (a．CollegeofFundamentalStudies；b．CollegeofUrbanRailwayTransportation， ShanghaiUniversityofEngineeringScience，Shanghai201620，China) Abstract：Themechanism ofparticle swarm optimization (PSO)in solving combinatorialoptimization problemswasanalyzed．A mathematicalmodelofPSO algorithm foroptimizationofpolicecarsdistribu— tionwassetup．ParametersofPSO ，suchasspeedrangeandinertiaweight，wereimproved．Comparing improvedPSO withoriginalPSO ，thesimulationshowsthatimprovedPSO canproduceabetteroptimi— zationresult．Thengeneticalgorithm (GA)wasintroducedintoimprovedPSO toform anew hybridal— gorithm whichcanbeusedtodecidetheoptim izationdistributionofpolicecars．Simulationscomparison withGA andimprovedPSO showsthatthehybridoptimizationalgorithm hasobviousimprovementsin convergencespeedandaccuracy． Keywords：fitnessfunction；PSO (ParticleSwarm Optimization)algorithm ；geneticalgorithm (GA)； policecarsdistribution 粒子群优化算法 (ParticleSwarm Optimiza— 鸟群飞行觅食行为，通过鸟集体协作使群体达到最 tion，PSO)是 由Kennedy等Ⅲ于 1995年在研究鸟 优．设可行解为 D 维空 间，N 个粒子组成一个群 类和鱼类的群体行为基础上提出的一种群智能算 体 ，其 中，第 i个粒子为一个 D 维向量X=( ， 法．其思想来源于人工生命和演化计算理论，模仿