为了进一步拓宽鸡群算法的研究领域,设计一种离散型鸡群算法(DCSO)。针对0-1背包问题的特点,在基本鸡群算法的基础上,对更新后的鸡群进行离散化处理,同时,在公鸡的位置更新过程中,引入自适应权重组合变异算子并动态调整变异权重,增强种群的多样性,更好地维持算法的"开采"与"搜索"两个阶段的平衡。最后,采用贪心修复算子对不可行解进行修正。通过4个经典0-1背包问题实例的仿真结果表明,相比离散粒子群算法、遗传算法和蚁群算法,DCSO算法在解的质量、收敛速度以及鲁棒性等方面效果显著提升,验证了该算法的可行性。 ．2自适应权重组合变异公鸡的位置更新方式实质上采用一种高斯变异算子，在整个迭代过程中本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com  ，对于每个公鸡个体而言，分配算法的研究-电动滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机倒角机滚圆机变异能力一直不变。随着多样性的下降，很可能会使算法陷入局部最优解。为了加速算法收敛，考虑改进变异算子去更新公鸡位置，在高斯变异算子的基础上融入柯西变异算子［12］。图1直观地反映了高斯分布和柯西分布的概率密度函数曲线从图1可看出，在相同参数下，高斯分布在垂直方向上的中心峰值略高于柯西分布，但在水平方向上柯西分布两翼接近于0的速度却比高斯分布缓慢。也就是说，相比柯西变异算子而言，高斯变异算子对于当前点周围领域范围内的开采利用率更高，局部搜索能力更强;而柯西变异算子能够以更高的概率跳出局部最优解，全局搜索性能更高。为了更好地平衡算法前期与后期的“开采”与“探索”，采用组合变异算子，同时引入进化代数t作为控制参数，动态调整变异算子中的变异步长α，从而改进公鸡的位置更新方式为:xt+分配算法的研究-电动滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机倒角机滚圆机分配算法的研究-电动滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机倒角机滚圆机分配算法的研究-电动滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机倒角机滚圆机本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com