【优化指派】基于粒子群算法求解指派优化工作质量问题附matlab代码

解决广义指派问题的改进离散粒子群优化算法

最新推荐文章于 2025-12-01 18:45:00 发布

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文章提出了一种针对广义指派问题的改进离散粒子群优化算法，通过特定粒子编码和局部搜索提升算法性能。数值仿真验证了算法在解决此类NP-hard问题上的有效性。

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⛄ 内容介绍

广义指派问题是典型的NP-hard组合优化问题。对一类广义指派问题进行了建模,提出了一种基于连续空间的改进离散粒子群优化算法以求解该模型。算法针对问题设计了特定的粒子编码方案,引入了局部搜索以改进算法性能。数值仿真表明了所提离散粒子群优化算法求解广义指派问题的可行性。

⛄ 部分代码

%pbest=[ 6 5 1 1 10 7 6 4 8 3 3 4 9 5 5 4 8 10 7 10 5 4 9 10 1 9 2 9 1 5 4 6 4 10 8 8 7 5 6 10 2 3 9 7 4 9 2 3 10 1 5 5 6 1 3 2 5 7 4 7 2 6 6 7 10 2 8 8 8 3 6 9 8 2 6 2 7 7 4 3 9 2 6 9 1 10 9 5 8 10 1 1 1 8 4 7 2 3 3 3]

% s1=[ 6 4 4 1 4 10 2 4 5 9 10 7 2 3 2 3 3 7 6 7 9 9 1 2 8 7 1 10 7 5 5 9 5 7 5 1 10 8 10 8 1 1 8 7 10 6 5 3 2 3 5 4 4 8 3 10 10 4 5 8 5 4 8 7 9 8 1 2 8 8 9 9 4 6 3 9 6 9 4 6 2 1 10 7 2 9 5 2 1 6 3 2 6 3 6 7 1 10 3 6]

%[m,n]=size(pbest);

%for i=1:num,

% k1(i)=fix(en*rand(1,1)+1);

% position=fix(n*rand(1,1)+1);

% pbest(position)=k1(i);

%end

pbest=random(man);