直觉模糊离散粒子群算法

在研究和分析离散粒子群算法的基础上,提出一种基于直觉模糊熵的改进离散粒子群算法.该算法以直觉模糊熵作为粒子群状态测度和速度变异的基本参数,同时加入了位置变异策略以保证算法在有限时间内尽可能多地遍历到次优位置及其邻域,增强了算法的全局寻优能力.实验数据表明,在求解较大规模整数规划问题时,IFDPSO比DPSO和蚁群算法(ACO)更为有效,从而为解决这类问题提供了新的途径和方法.