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改进的群集智能优化算法在任务排序中的应用

Improved swarm intelligence optimization algorithm used in the task-sorting
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摘要 针对集成设计过程中用遗传算法进行任务排序的执行效率、收敛性等问题,考虑任务之间耦合关系对任务执行结果的影响,对遗传算法进行改进,并结合粒子群算法,提出了一种优化算法。并用实例进行了验证,结果表明该算法收敛速度快,结果稳定。对于不同的初始种群,结果都能找到全局最优解。 For the implementation of efficiency and convergence of task - sorting in the integrated design process, improvements are suggested. Considering that the coupling relations among tasks have influence on implementation results, the Genetic Algorithm is improved. Furthermore, the improved GA is combined with Particle Swarm Optimization and a new optimization algorithm is suggested. It is verified with an example, showing the high convergence speed and stability results. For different initial tion, the global optimal solution can be found. popula
作者 米洁
出处 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2010年第3期14-18,共5页 Journal of Beijing Information Science and Technology University
基金 北京市人才强教深化计划--创新团队项目(PXM2010_014224_095241)
关键词 优化 遗传算法 粒子群算法 算法改进 optimization Genetic Algorithms Particle Swarm Optimization algorithm improvement
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参考文献6

二级参考文献42

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