摘要
为了加快粒子群算法(PSO)在解决限定车辆配送问题时的收敛速度和减少时间花费,采取先验判断粒子个体最优位置与全局最优位置的距离决定粒子的更新方式,提出一种混合策略,设计鱼群-粒子群算法(AFSA-PSO),并通过对函数极值的求解进行验证.实验结果表明:该方法能够得到正确解,并具有收敛快、寻优佳的特点.
In order to speed up convergence and reduce the time,when using the particle swarm algorithm（PSO）to solve the limited vehicle distribution problem,we use the distance between the individual optimal position and the global optimal position to decide particle updating mode,and propose a hybrid improved strategy,then we design a new AFSAPSO algorithm.Experimental results show that it can get correct solution and has the characteristics of fast convergence and good searching effect.
出处
《华侨大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第3期295-298,共4页
Journal of Huaqiao University(Natural Science)
基金
农村信息服务数据智能处理技术研究与应用(2013BAD15B03)
关键词
粒子群算法
鱼群算法
混合算法
物流配送问题
particle swarm algorithm
artificial fish swarm algorithm
hybrid algorithm
logistics and distribution problem
