改進的粒子群算法研究及其在流量矩陣估計中的應用.pdf

1、粒子群算法是一種相對較新的優(yōu)化算法，由于其具有原理簡單且容易實現(xiàn)等特點，得到越來越多學者的關(guān)注，并且被應用于各種傳統(tǒng)優(yōu)化算法所應用的領域。同時，由于其發(fā)展歷史相對短暫，算法本身仍存在一些問題，比如其分析方法仍很不成熟，缺乏規(guī)范化、系統(tǒng)化的理論基礎等等。其中，它的最大弱點是容易出現(xiàn)早熟收斂。因此，如何解決粒子群算法的這一問題，一直研究的一個主要課題。本文通過對粒子群優(yōu)化算法的詳細闡述和分析，說明了粒子群算法產(chǎn)生早熟的原因，并有針對性的提出

2、了一種基于鄰域混沌搜索的改進的粒子群優(yōu)化算法(PSOCNS)。使算法能夠避免過早陷于局部最優(yōu)解，得到較好的優(yōu)化效果。
　　 本文同時應用改進的粒子群算法求解一種基于最大熵模型的流量矩陣估計方法。流量矩陣(TM)表示的是網(wǎng)絡中所有OD 節(jié)點對間流量值。精確的流量矩陣在網(wǎng)絡流量工程中有著很重要的作用。但是直接測量流量矩陣不但將消耗大量的系統(tǒng)和網(wǎng)絡資源，而且一般情況下直接測量是很難實現(xiàn)的。因此流量矩陣的估計方法和統(tǒng)計技術(shù)逐漸得到學者們