重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2019, Vol. 33 ›› Issue (4): 122-127.

• 信息·计算机 • 上一篇    下一篇

基于汉明距离与免疫思想的粒子群算法

丛培强，李　梁，陈亚茹   

  1. 重庆理工大学计算机科学与工程学院
  • 发布日期:2019-07-12
  • 作者简介:丛培强，男，硕士研究生，主要从事数据挖掘、深度学习、强化学习研究；李梁，男，副教授，主要从事数据挖掘和数据仓库、数据库技术研究。

  • Published:2019-07-12

PDF (PC)

380

赞

摘要： 针对传统粒子群算法收敛速度慢、无法描述离散问题以及后期容易陷入局部最优解的缺陷等问题，提出一种基于汉明距离与免疫思想的改进粒子群算法（IHPSO）。首先，引入汉明距离表示位置与速度更新，使传统粒子群算法能够求解离散问题；然后，融入免疫接种、免疫选择等免疫思想，定义新的种群更新方式，解决了传统粒子群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的弊端；最后，通过TSP问题的模拟实验证明了改进的粒子群算法在求解速度与精度等方面均有明显提高。

关键词: 粒子群算法, 汉明距离, 免疫思想, TSP

中图分类号: 

  • TP18