10.3969/j.issn.1000-3428.2011.17.044
改进粒子群优化算法在服务组合中的应用
针对标准粒子群优化(PSO)算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,提出一个改进的PSO算法,该算法设计一种新的惯性权重,在粒子搜索的不同阶段采用不同的计算公式计算惯性权重,并引入自适应变异策略和线性变化的学习因子.实验结果表明,该算法的收敛性等性能比基本粒子群算法有明显提高,能较好地解决非线性问题.
粒子群优化、惯性权重、自适应变异、服务组合优化
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
2012-01-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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