粒子群演算法
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p-中值問題模型是指在給定m個備選物流中心位置中，選取p個位置，並為每個需求點指定相應的物流中心，使得各個物流中心到需求點的運輸費用之和最低(如圖所示)。
① 各需求區域和備選物流中心均當作幾何上的點看待，各需求點的需求量和位置以及備選物流中心的位置已知；
② 需求點到物流中心的距離按直線距離計算；
③ 需求點到物流中心的運費與兩點之間的距離成正比；
④ 各需求點的需求均可得到物流中心的滿足。
中值問題這是解決這樣的乙個問題：假設有n個設施候選點和m個需求點，從n中選擇p個設施點，使得所有m到最近設施的距離之和最小。題目所問的p-中值問題即是如此。
粒子群演算法（ particle swarm optimization, pso）最早是由eberhart和kennedy於2023年提出，它的基本概念源於對鳥群覓食行為的研究。pso演算法就從鳥類這種生物種群的覓食行為特性中得到啟發並用於求解優化問題。
用一種粒子來模擬上述的鳥類個體，每個粒子可視為n維搜尋空間中的乙個搜尋個體，粒子的當前位置即為對應優化問題的乙個候選解，粒子的飛行過程即為該個體的搜尋過程．粒子的飛行速度可根據粒子歷史最優位置和種群歷史最優位置進行動態調整．粒子僅具有兩個屬性：速度和位置，速度代表移動的快慢，位置代表移動的方向。每個粒子單獨搜尋的最優解叫做個體極值，粒子群中最優的個體極值作為當前全域性最優解。不斷迭代，更新速度和位置。最終得到滿足終止條件的最優解。
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粒子群演算法應用 求解多峰函式
一 問題概述 粒子群演算法求解多峰函式 函式表示式 z 1 cos 1 1 x 1 2 cos 2 1 x 2 3 cos 3 1 x 3 4 cos 4 1 x 4 5 cos 5 1 x 5 1 cos 1 1 y 1 2 cos 2 1 y 2 3 cos 3 1 y 3 4 cos 4 1 ...
粒子群演算法在物流中心選址中的應用
粒子群演算法在物流中心選址中的應用 設有一系列點分別代表 地和需求地 等 n 個物流節點，各自有一定量貨物需要以一定的運輸費率 運入或運出物流中心，選擇物流中心使得總運輸成本最小，即 min tc i 1n viridi 式中 c 為總運輸成本，vi 為物流節點 i 的運輸量，ri 為到節 點 i ...
粒子群優化演算法 粒子群演算法
粒子群演算法 particle swarm optimization，pso 屬於進化演算法的一種，該演算法最初是受到飛鳥集群活動的規律性啟發，進而利用群體智慧型建立的乙個簡化模型。粒子群演算法在對動物集群活動行為觀察基礎上，利用群體中的個體對資訊的共享使整個群體的運動在問題求解空間中產生從無序到有...