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基于遗传算法的机场调度优化算法 被引量：20
1
作者 刘兆明 葛宏伟 钱锋 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期392-398,共7页
随着航班数量的不断增长,航空管理系统已不堪重负,机场容量将成为航空运输发展的瓶颈。为了解决机场容量不足问题,本文将机场调度问题分为机位分配和滑行道分配两个过程,设计了适合于求解机位分配和滑行道分配问题的遗传算法。对停机位... 随着航班数量的不断增长,航空管理系统已不堪重负,机场容量将成为航空运输发展的瓶颈。为了解决机场容量不足问题,本文将机场调度问题分为机位分配和滑行道分配两个过程,设计了适合于求解机位分配和滑行道分配问题的遗传算法。对停机位分配问题,在遗传进化过程中为促进算法收敛,采用贪婪算法对种群进行优化,并引入模拟退火思想对适应度函数进行修正。对滑行道分配问题,为适合遗传算法求解,首先将问题转化为图的形式,并设计了相应的遗传编码方式。数值模拟实验表明所提算法能够比较有效地解决机位分配和滑行道分配问题。 展开更多
关键词 遗传算法 贪婪算法 模拟退火 停机位分配 滑行道分配
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基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法 被引量：4
2
作者 廖振兴 钟伟民 钱锋 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期859-863,共5页
为了有效避免粒子群算法(PSO)早熟和局部收敛的现象,在深入分析PSO算法的基础上,提出了一种基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法(GMPSO)。该算法以一定的概率选中粒子进行基于高斯白噪声扰动的变异,并重新随机产生飞离搜索区域的粒... 为了有效避免粒子群算法(PSO)早熟和局部收敛的现象,在深入分析PSO算法的基础上,提出了一种基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法(GMPSO)。该算法以一定的概率选中粒子进行基于高斯白噪声扰动的变异,并重新随机产生飞离搜索区域的粒子,以克服粒子群后期多样性严重下降的缺点。通过对Benchmark函数的测试表明:GMPSO算法无论是搜索精度、速度还是稳定性均显著优于PSO算法。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 高斯白噪声 变异 多样性
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变尺度混沌量子粒子群算法
3
作者 冯景新 钟伟民 钱锋 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期714-718,共5页
利用混沌算子的遍历性,结合量子粒子群的快速收敛性,提出了变尺度混沌量子粒子群算法(CQPSO)。针对标准粒子群容易陷入局部最优的缺陷,CQPSO能快速收敛到最优解。对标准测试函数的测试结果表明:该算法在收敛速度和收敛精度上都得到了大... 利用混沌算子的遍历性,结合量子粒子群的快速收敛性,提出了变尺度混沌量子粒子群算法(CQPSO)。针对标准粒子群容易陷入局部最优的缺陷,CQPSO能快速收敛到最优解。对标准测试函数的测试结果表明:该算法在收敛速度和收敛精度上都得到了大幅度的提高。 展开更多
关键词 混沌量子 量子粒子群 函数优化 变尺度混沌算子
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