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针对粒子群算法和差分进化算法的不足,根据生物遗传学规律,提出了双倍体差分进化粒子群算法,并将其用于具有集送货需求车辆路径问题的求解中.个体有显性隐性两种状态,显性状态执行粒子群优化规则,隐性状态执行差分进化规则,通过比较适应度显性隐性可以互换.根据算法和问题特点,提出了一种实数编解码方案,使用启发式算法修正和改进算法结果.通过仿真实验,分析讨论了算法的参数,并与其他算法进行了比较,表明该算法是求解具有集送货需求车辆路径问题的有效方法. 相似文献
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实时仿真通常要求计算机在一个动态循环中与外部硬件相互作用。外部数据必须从输入信号中采集,并融入到数值积分算法中以计算出状态变量。同样,从积分过程中求得的数据也必须及时被输出。因此,一般希望能选择较大的积分步长,以保证能有足够的计算时间。通过引入稳定域计算比的定义和对一~六阶RTRK公式稳定域的分析,得出了具有最大稳定域的RTRK4公式的实时性最好的结论。为了解决实时仿真中系统特征值集中在实轴附近或虚轴附近的情况,提出了两个特殊形式的RTRK4公式。它们分别具有最大实稳定域和最大虚稳定域。仿真结果表明,它们是有效可行的。 相似文献
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