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离散二进制粒子群算法 离散二进制粒子群算法分析 【--入党程序】 DOI:10.13232/j.ki.jnju.xx.05.002 第４７卷 第５期Ｖｏｌ．４７，Ｎｏ．５ ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＡＮＪＩＮＧ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ２０１１年９月Ｓｅｔ．２０１１ｐ （）ＮＡＴＵＲＡＬＳＣＩＥＮＣＥＳ 南京大学学报（自然科学） 离散二进制粒子群算法分析 ＊ ，刘建华＊杨荣华，孙水华 ＊ （）福建工程学院计算机与信息科学系，福州，３５０１０８ ，摘 要：主要用优化计算实值的连续性问题，而离散ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍ ＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＰＳＯ） 粒子群算法（ ｐ，它扩展了二进制粒子群算法（ＢｉｎａｒＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍ ＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＢＰＳＯ）则用来优化离散空间问题， ｙｐ 现已广泛应用到各种离散优化问题计算中，但目前对ＢＰＳＯ算法的应用，ＰＳＯ算法的理论分析研究还很少，难以指导算法性能．本文从位改变概率和遗传算法的模式定理两方面对Ｂ分析得出，ＰＳＯ进行分析．但不能收敛于粒子的全局最优位置，而且随着算法迭代运行，ＢＰＳＯ算法具有很强全局有哪些信誉好的足球投注网站能力，ＢＰＳＯ的随机性越来越强，缺乏后期的局部有哪些信誉好的足球投注网站能力．本文利用基准的函数，通过仿真实验计算，验证本文的分析结果．基于分析的结果，本文提出Ｂ新方法采用新的概率映射函数和混合遗传算法ＰＳＯ的改进方法，通过对基准函数的仿真试验，验证了改进方法的有效性．的方法． 关键词：收敛性，位改变概率，模式定理 二进制粒子群算法，：Ｐ１８ Ｔ Ｔｈｅａｎａｌｓｉｓｏｆｂｉｎａｒａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｙｙｐｐ ＬｉｕＪｉａｎ－Ｈｕａ，ＹａｎＲｏｎＨｕａ，ＳｕｎＳｈｕｉ－Ｈｕａ ｇ ｇ－ （，，，）ＤｅａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅＦｕｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏＦｕｚｈｏｕ３５０１０８，Ｃｈｉｎａ ｐｐｊｙｇｙ ：ＡｂｓｔｒａｃｔａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍ Ｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）ｉｓａｎｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｃｏｍｕｔａｔｉｏｎｉｎｓｉｒｅｄｂｓｗａｒｍｉｎｔｅｌｌｉｅｎｃｅ． Ｐ ｐｙｐｐｙｇ ，ＣｏｍａｒｅｄｔｏｏｔｈｅｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｃｏｍｕｔａｔｉｏｎａｌｏｒｉｔｈｍｓＰＳＯｃａｎｎｏｔｏｎｌｓｏｌｖｅａｖａｒｉｅｔｏｆｄｉｆｆｉｃｕｌｔｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｐｙｐｇｙｙｐ ，ｒｏｂｌｅｍ，ｂｕｔａｌｓｏｉｓｅａｓｅｔｏｂｅｕｓｅｄ．ＳｏＰＳＯｈａｖｅｂｅｅｎｕｓｅｄａｃｒｏｓｓａｗｉｄｅｒａｎｅｏｆａｌｉｃａｔｉｏｎｓ．ＢｕｔＰＳＯｉｓｍａｉｎｌ ｐｇｐｐｙ，ａｌｉｅｄｉｎｔｈｅａｒｅａｏｆｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｓａｃｅａｎｄｒａｒｅｌｉｎｔｈａｔｏｆｄｉｓｃｒｅｔｅｓａｃｅ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｂｅｕｓｅｄｉｎｄｉｓｃｒｅｔｅｓａｃｅ ｐｐｐｙｐｐ ｂｉｎａｒＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍ Ｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＢＰＳＯ）ｗａｓｄｅｖｅｌｏｅｄｔｏｍａｋｅＰＳＯｃａａｂｌｅｔｏｏｔｉｍｉｚｅｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｙｐｐｐｐ ｒｏｂｌｅｍ，ｗａｒｔｉｃｌｅｒｏｂｌｅｍ．ｈｉｃｈｅｘｔｅｎｄｅｄｓｗａｒｍｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄｉｓｕｓｅｄｔｏｏｔｉｍｉｚｅｔｈｅｄｉｓｃｒｅｔｅｂｉｎａｒｓａｃｅ ｐｐｐｐｐｙｐ ＡｌｔｈｏｕｈＢＰＳＯｈａｓｂｅｅｎｒｏｏｓｅｄｆｏｒｏｖｅｒｔｅｎｅａｒｓａｎｄｈａｓｂｅｅｎｕｓｅｄｉｎｍａｎｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｔｉｍｉｚｉｎｒｏｂｌｅｍｓ ｇｐｐｙｙｐｇｐ ，，ａｅｒａｎｄａｌｉｅｄｉｎｍａｎａｒｅａｓｉｔｗａｓｒａｒｅｌａｎａｌｚｅｄ．ＩｎｔｈｉｓｔｈｅｂｉｎａｒＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍ Ｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＢＰＳＯ）ｉｓ ｐｐｐｐｙｙｙｙｐ ，ｒｏｂａｂｉｌｉｔｗｉｔｈｂｉｔｃｈａｎｅａｎｄｓｃｈｅｍａｔｈｅｏｒｅｍｏｆＧｅｎｅｔｉｃＡｌｏｒｉｔｈｍ（ＧＡ）．Ｏｎｔｈｅｏｎｅｈａｎｄｔｈｅｃｈａｎｅａｎａｌｚｅｄ ｐｙｇｇｇｙ ｒｏｂａｂｉｌｉｔｏｆｅｖｅｒｂｉｔｏｆＢＰＳＯｉｓｃｏｍｕｔｅｄ．ＡｎｄＩｔｗａｓｆｏｕｎｄｔｈａｔｃｈａｎｅｒｏｂａｂｉｌｉ