多种群变异非线性动态粒子群算法求解机场登机口分配问题

针对机场登机口分配不均造成航班拥堵和资源浪费的问题,提出多种群变异非线性动态粒子群算法。该算法设立了多个粒子种群进化并变异,将每次变异迭代后的全局最优个体纳入一个优质种群,而后结合非线性策略和动态策略对优质群的进化公式做出了改进,优质种群通过此进化公式迭代得到问题的最优解。该算法明显加大了前期的搜索范围和种群多样性,并有效避免了算法陷入局部最优的早熟问题。为了证明改进策略的有效性,将改进策略分步加进传统PSO并用四种经典测试函数测试改进效果,结果证明了改进策略的有效性。最后将PSO、GA、FA以及提出新算法对机场登机口问题进行求解。结果证明,该算法的精确度相对于FA、GA、PSO提高了23.13%、14.94%、8.01%,对于机场登机口有着更好的适应性。