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自适应混沌粒子群优化的粮食应急点选址研究
被引量:
4
1
作者
肖乐
吴相林
张雪萍
《河南工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2012年第4期77-81,共5页
针对粮食应急点选址,将"运输时间最小"和"应急开始最早"作为目标,建立了相应的优化模型.利用基于粒子群的K-Medoids聚类算法进行求解,为了避免过早地陷入局部最优,提出了自适应混沌粒子群优化算法.该算法利用粒子...
针对粮食应急点选址,将"运输时间最小"和"应急开始最早"作为目标,建立了相应的优化模型.利用基于粒子群的K-Medoids聚类算法进行求解,为了避免过早地陷入局部最优,提出了自适应混沌粒子群优化算法.该算法利用粒子与已知全局最优粒子的欧式距离来判断粒子群当前状态,并将其作为确定混沌扰动范围的启发信息,可以有效地提高最优解的精度.试验表明该算法优于传统的演化算法,较好地解决了粮食应急点选址问题.
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关键词
粮食应急点
选址
聚类
自适应混沌粒子群算法
距离启发信息
原文传递
题名
自适应混沌粒子群优化的粮食应急点选址研究
被引量:
4
1
作者
肖乐
吴相林
张雪萍
机构
华中科技大学控制系
河南工业大学信息科学与工程学院
出处
《河南工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2012年第4期77-81,共5页
基金
"十一五"国家科技支撑计划重点项目(2008BADA8B03)
科技部科技型中小企业技术创新基金项目(10C26214102205)
文摘
针对粮食应急点选址,将"运输时间最小"和"应急开始最早"作为目标,建立了相应的优化模型.利用基于粒子群的K-Medoids聚类算法进行求解,为了避免过早地陷入局部最优,提出了自适应混沌粒子群优化算法.该算法利用粒子与已知全局最优粒子的欧式距离来判断粒子群当前状态,并将其作为确定混沌扰动范围的启发信息,可以有效地提高最优解的精度.试验表明该算法优于传统的演化算法,较好地解决了粮食应急点选址问题.
关键词
粮食应急点
选址
聚类
自适应混沌粒子群算法
距离启发信息
Keywords
grain emergency supply location
site selection
cluster
self-adaptive chaos particle swarm algorithm
distance heuristic information
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应混沌粒子群优化的粮食应急点选址研究
肖乐
吴相林
张雪萍
《河南工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2012
4
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