A Study on the Particle Swarm Optimization with Mutation Operator Constrained Layout Optimization

粒子群优化 数学优化 操作员(生物学) 多群优化 突变 趋同(经济学) 启发式 元启发式 计算机科学 适应性突变 容器(类型理论) 最优化问题 数学 算法 遗传算法 工程类 基因 转录因子 机械工程 抑制因子 经济 生物化学 化学 经济增长
作者
Ning Li
出处
期刊:Chinese Journal of Computers 被引量:40
摘要

Taking the layout problem of satellite cabins as background, the authors studies the optimal layout problem of circle group in a circular container with performance constraints of equilibrium, which belong to NP-hard problem. This paper extends the heuristic method called Particle Swarm Optimization(PSO) to deal with the constrained layout optimization problem, proposes the particle presentation for this problem and compares the PSO with GA. By adding the mutation operator to the PSO algorithm in the later phase of convergence, the advanced algorithm can not only escape from the local minimum's basin of attraction of the later phase, but also maintain the characteristic of fast speed in the early convergence phase. The experimental results indicate that the Mutation PSO is a more effective method for constrained optimal layout problem.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
甜味拾荒者完成签到,获得积分10
1秒前
小二郎应助BONBON采纳,获得10
1秒前
2秒前
charllie完成签到 ,获得积分10
2秒前
空禅yew完成签到,获得积分10
3秒前
坚强亦丝应助跳跃采纳,获得10
5秒前
英俊的铭应助cc采纳,获得10
5秒前
huangsan完成签到,获得积分10
5秒前
匹诺曹完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
华仔应助进取拼搏采纳,获得10
6秒前
7秒前
dingdong发布了新的文献求助10
7秒前
you完成签到 ,获得积分10
8秒前
qwf完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
万能图书馆应助一一采纳,获得10
9秒前
执着跳跳糖完成签到 ,获得积分10
10秒前
阳yang完成签到,获得积分10
10秒前
牛头人完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
Rrr发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
serenity完成签到 ,获得积分10
12秒前
Benliu完成签到,获得积分10
12秒前
csq发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
Hello应助外向的醉易采纳,获得10
14秒前
DWWWDAADAD完成签到,获得积分10
17秒前
科研通AI5应助一天八杯水采纳,获得10
18秒前
杨大仙儿完成签到 ,获得积分10
18秒前
20秒前
坚强的广山应助木头人采纳,获得200
20秒前
嘻哈学习完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
20秒前
ying完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
虚幻白玉完成签到,获得积分10
22秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527961
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108159
关于积分的说明 9287825
捐赠科研通 2805882
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540070
邀请新用户注册赠送积分活动 716926
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709808