文档名：改进正余弦优化算法及在公交排班模型中应用
摘要：针对正余弦算法在搜索过程中存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于正态变异自适应的改进正余弦算法(MSCA).首先,将变异操作引入SCA算法,进行种群初始化;其次,引入惯性权重来修正位置更新方程,保留更多的信息和产生有前途的候选解;提出一种平衡勘探开发的非线性转换参数递减策略,在搜索过程中跳出局部最优解状态;最后,改进基于正态变异算子的位置更新策略,增加局部搜索空间.再选取26个国际标准测试函数对改进的算法进行测试,结果表明,MSCA算法在收敛精度、收敛速度和收敛稳定性上,更优于其他改进算法.除此之外,还将改进后的MSCA应用在城市公交排班中,通过实验仿真得到改进的MSCA的最优目标函数值优于原有算法SCA,以及公交排班符合客流的实际分布.
作者：黄艳 吴泽忠Author：HUANGYan WUZezhong
作者单位：成都信息工程大学应用数学学院,四川成都610225
刊名：成都信息工程大学学报
Journal：JournalofChengduUniversityOfInformationTechnology
年，卷(期)：2024, 39(1)
分类号：TP301.6
关键词：正余弦算法 正态变异因子 大规模优化问题 公交排班
Keywords：sinecosinealgorithm normalvariationfactor large-scaleoptimizationproblem busscheduling
机标分类号：TP391TP181TN911.7
在线出版日期：2024年3月19日
基金项目：国家自然科学基金改进正余弦优化算法及在公交排班模型中应用[
期刊论文] 成都信息工程大学学报--2024, 39(1)黄艳 吴泽忠针对正余弦算法在搜索过程中存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于正态变异自适应的改进正余弦算法(MSCA).首先,将变异操作引入SCA算法,进行种群初始化;其次,引入惯性权重来修正位置更新方程,保留更多的信...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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