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随机权值平面选址的粒子群优化算法


□ 曾华华 唐宁九 邓旻辉 凌燕霞

  (四川大学 计算机学院, 成都 610064)
  
  摘 要:
  将引入粒子群优化算法来解决带随机权值、服从独立均匀概率分布的极小化极大(1-中心)平面选址问题,对其进行实验模拟并得出了乐观的结果。
  关键词:随机权值; 选址问题; 1-中心; 粒子群优化算法
  中图分类号:TP301.6文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2009)04-1308-03
  
  Random weighted location problem with particle swarm optimization algorithm
  ZENG Hua-hua, TANG Ning-jiu, DENG Min-hui, LING Yan-xia
   (College of Computer, Sichuan University, Chengdu 610064, China)
  
  Abstract:
  This paper introduced PSO algorithm to solve weighted minimax (1-center) location problem in the plane when the weights were not given but rather drawn from independent uniform distributions Implemented experimental simulations. and achieved optimistic results.
  Key words:random weighted; location problem; 1-center; particle swarm optimization(PSO)
  
  选址是最重要的长期决策之一,选址的好坏直接影响到服务方式、服务质量、服务效率、服务成本等,从而影响到利润和市场竞争力,甚至决定了企业的命运。好的选址会给人民的生活带来便利,降低成本,扩大利润和市场份额,提高服务效率和竞争力;差的选址往往会带来很大的不便和损失,甚至是灾难。所以,选址问题的研究有着重大的经济、社会和军事意义。
  粒子群优化(PSO) 算法是近年发展起来的一种新的进化算法,其思想来源于人工生命和演化计算理论,属于进化算法的一种。它从随机解出发,通过迭代寻找最优解,并通过适应度来评价解的品质。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。该算法简单易实现, 可调参数少且效率高,因而得到广泛研究和应用。经过研究发现,粒子群算法可极好地适用于对带随机权值的平面选址问题的处理。 ......
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