一种5G网络切片的编排算法 被引量：16

1

作者 周恒 畅志贤 +1 位作者 杨武军 郭娟 《电信科学》 北大核心 2017年第8期130-137,共8页

网络切片是基于SDN/NFV的5G网络架构实现按需组网的一种重要技术。通过分析5G主要场景,提出了SDN/NFV架构下一种基于GA-PSO优化的网络切片编排算法。该算法利用粒子群算法能够快速收敛于全局最优解的特性,设计网络切片性能的评价函数。... 网络切片是基于SDN/NFV的5G网络架构实现按需组网的一种重要技术。通过分析5G主要场景,提出了SDN/NFV架构下一种基于GA-PSO优化的网络切片编排算法。该算法利用粒子群算法能够快速收敛于全局最优解的特性,设计网络切片性能的评价函数。并且利用遗传算法快速随机搜索的能力,实现对网络切片的更新和优化,利用粒子群追逐局部最优解与全局最优解得到最优网络切片。仿真实验结果表明,该算法能够实现对多业务场景网络切片的个性化创建,充分发挥SDN的集中控制方式的优点,在降低网络能耗的同时,提高网络资源利用率。 展开更多

关键词 5G 网络切片 GA-PSO 编排

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智能组合预测方法及其应用 被引量：12

2

作者 章杰宽 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2014年第3期26-33,共8页

由于具有能以任意精度逼近任意复杂非线性函数的优良性能,神经网络在灰色系统预测中得到了较大的应用。在已有的研究基础上,针对灰色神经网络进化时容易陷入局部最优,参数修正受阻的问题,建立基于遗传粒子群混合算法优化的新型灰色神经... 由于具有能以任意精度逼近任意复杂非线性函数的优良性能,神经网络在灰色系统预测中得到了较大的应用。在已有的研究基础上,针对灰色神经网络进化时容易陷入局部最优,参数修正受阻的问题,建立基于遗传粒子群混合算法优化的新型灰色神经网络模型。首先将灰色神经网络进行数学建模,以便于优化算法的应用;其次,综合遗传算法与粒子群算法的优点,构造一种混合算法,运用混合算法对灰色神经网络进行优化;最后通过日本入华游客数量预测的算例研究,比较新型灰色神经网络与灰色神经网络、单一算法优化的灰色神经网络的预测精度。所得结果表明,混合算法优化的新灰色神经网络具有更好的预测性能,在社会经济领域有着广泛的应用前景。 展开更多

关键词 遗传算法 粒子群算法 混合算法 灰色神经网络 优化

原文传递

基于遗传粒子群优化算法的调速器执行机构分段线性模型及参数辨识 被引量：8

3

作者 王力 赵洁 +3 位作者 刘涤尘 王骏 陈刚 刘蔚 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期204-210,共7页

某些火电厂调速器执行机构调门呈非线性,基于调门整段全开全关曲线计算的执行机构开启和关闭时间常数结果不准确,改进了汽轮机调速器执行机构数学模型。该模型分别采用主、辅分段开启和关闭时间常数反映调门的非线性,其主开启和关闭时... 某些火电厂调速器执行机构调门呈非线性,基于调门整段全开全关曲线计算的执行机构开启和关闭时间常数结果不准确,改进了汽轮机调速器执行机构数学模型。该模型分别采用主、辅分段开启和关闭时间常数反映调门的非线性,其主开启和关闭时间常数通过全开全关曲线线性段计算得到,并结合调门小扰动实验辨识得到执行机构PID参数,再由全开全关实验确定调门分段点及辅开启和关闭时间常数。选用多个测试函数与其他基本智能算法比较,仿真验证了遗传粒子群优化算法(GA-PSO)的有效性;实际电厂算例验证了所建执行机构分段线性模型及参数的有效性。 展开更多

关键词 遗传粒子群优化 调速器 执行机构 数学模型 参数辨识

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基于GAPSO-SVM的多级齿轮箱故障诊断新方法 被引量：2

4

作者 杨秀芳 何亚鹏 +1 位作者 徐雨达 邵伟 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第4期519-525,共7页

多级齿轮箱是机械传动的重要部件,针对运行过程中的状态识别问题,研究并提出一种基于振动信号的小波包分解能量谱特征提取和支持向量机(support vector machine,SVM)的智能评估新方法。用小波包分解算法对振动信号进行分解,提取时频信... 多级齿轮箱是机械传动的重要部件,针对运行过程中的状态识别问题,研究并提出一种基于振动信号的小波包分解能量谱特征提取和支持向量机(support vector machine,SVM)的智能评估新方法。用小波包分解算法对振动信号进行分解,提取时频信号的能量谱构建多级齿轮箱状态特征集,训练SVM模型。针对SVM的惩罚因子C和高斯核参数g选择困难的问题,结合遗传算法(genetic algorithm,GA)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的基因粒子群算法(genetic algorithm-particle swarm optimization,GAPSO)优化SVM参数。GAPSO同时具有GA全局搜索的性能和PSO快速收敛特点。将优化后的SVM算法应用于多级齿轮箱故障诊断,结果表明,GAPSO-SVM模型故障识别精度为98.55%,高于基本的SVM、PSO-SVM和BP神经网络,而且泛化能力强,该方法更适合多级齿轮箱故障诊断。 展开更多

关键词 故障诊断 小波包分解能量谱 基因粒子群算法 支持向量机

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基于GAPSO-SVM模型的行驶工况识别 被引量：1

5

作者 孙晶云 鲁东丽 +3 位作者 郭军 高云 陈宇峰 向郑涛 《湖北汽车工业学院学报》 2022年第1期28-32,37,共6页

提出基于GAPSO-SVM模型的行驶工况识别算法,利用现有的标准工况数据,构建城市工况、郊区工况和高速工况数据库,提取样本特征参数后采用主成分分析法进行降维处理,再采用GAPSO-SVM模型识别行驶工况。将优化后的GAPSO-SVM模型与K-CV-SVM... 提出基于GAPSO-SVM模型的行驶工况识别算法,利用现有的标准工况数据,构建城市工况、郊区工况和高速工况数据库,提取样本特征参数后采用主成分分析法进行降维处理,再采用GAPSO-SVM模型识别行驶工况。将优化后的GAPSO-SVM模型与K-CV-SVM模型、PSO-SVM模型进行对比,结果表明:GAPSO-SVM模型识别准确率为84.38%,比K-CV法SVM模型、PSO-SVM模型识别准确率分别高出5.59%、2.63%。 展开更多

关键词 行驶工况识别 支持向量机 遗传粒子群算法

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混合粒子群算法优化BPNN在模拟电路故障诊断中的应用 被引量：14

6

作者 李志华 朱卉 潘月 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第3期450-454,共5页

针对模拟电路的软故障,提出一种基于混合粒子群算法的BP网络方法来诊断模拟电路中的故障。该方法是把遗传算法和粒子群算法结合起来优化BP网络的权值和阈值,试图解决传统的BP网络在模拟电路故障诊断过程中易陷入局部最小的问题。详细阐... 针对模拟电路的软故障,提出一种基于混合粒子群算法的BP网络方法来诊断模拟电路中的故障。该方法是把遗传算法和粒子群算法结合起来优化BP网络的权值和阈值,试图解决传统的BP网络在模拟电路故障诊断过程中易陷入局部最小的问题。详细阐述了该算法的实现,给出了该算法的详细流程图,并通过仿真实例比较了传统BP网络与混合粒子群算法优化下的BP网络在故障诊断中的表现,给出了实验实例仿真结果的图形和数据表格。由仿真图形和数据表格,形象直观地看出了两种算法运用在模拟电路故障诊断中的差别,验证了混合粒子群算法优化BP网络在模拟电路故障诊断中的有效性及可行性。 展开更多

关键词 模拟电路 故障诊断 混合粒子群算法 BP网络

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基于NSGA-Ⅱ-PSO算法的微电网多目标优化运行模式 被引量：9

7

作者 赵珍珍 王维庆 +1 位作者 樊小朝 王海云 《电源学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期118-125,共8页

解决微网中新能源出力的随机性与波动性是微电网优化运行的前提和关键,为此,提出一种快速非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm)和基本粒子群优化算法PSO(particle swarm optimization)相结合的NSGA-Ⅱ-... 解决微网中新能源出力的随机性与波动性是微电网优化运行的前提和关键,为此,提出一种快速非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm)和基本粒子群优化算法PSO(particle swarm optimization)相结合的NSGA-Ⅱ-PSO算法,考虑将经济运行成本和环境污染成本作为优化的目标函数,建立常见发电单元以及蓄电池储能的多目标优化运行模型。通过Matlab仿真对比PSO、NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅱ-PSO算法的适应度收敛曲线,验证所提算法具有收敛速度快、全局和局部搜索能力强的优点,较单一的PSO算法和NSGA-Ⅱ算法具有更优的特点;结合经典微网系统进行算例仿真,通过对单目标与多目标的分析,结果表明该算法能有效降低经济成本和使环境效益达到最优;并且进一步验证所提算法的优越性。 展开更多

关键词 并网型微网 多目标优化运行 快速非支配排序遗传-粒子群优化算法

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政府信用评级与市政债券发债规模探讨 被引量：11

8

作者 杨胜刚 张润泽 《现代财经（天津财经大学学报）》 CSSCI 北大核心 2011年第5期29-35,共7页

本文借鉴国家信用评级的原理,提出确定市政债券合理发债规模的方法。选取地方政府信用最具代表性的指标,运用GA-PSO混合规划算法建立所选指标与地方政府信用等级的函数关系。根据地方政府的信用等级,确定地方政府的信用担保比例。然后... 本文借鉴国家信用评级的原理,提出确定市政债券合理发债规模的方法。选取地方政府信用最具代表性的指标,运用GA-PSO混合规划算法建立所选指标与地方政府信用等级的函数关系。根据地方政府的信用等级,确定地方政府的信用担保比例。然后将地方财政收入减去地方必要财政支出的净值乘以信用担保比例作为市政债券的担保资金,并将担保资金代入KMV模型,最终确定地方政府合理的发债规模。针对如何降低偿债风险的问题,提出三点建议。 展开更多

关键词 政府信用评级 市政债券 发债规模 GA-PSO混合规划算法 KMV模型

原文传递

基于驾驶员反应时间的驾驶疲劳量化 被引量：10

9

作者 郭梦竹 李世武 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期951-955,共5页

在单调的高速公路环境下进行了20组实车试验,获取了驾驶员的反应时间及自我评价量表。对驾驶员的反应时间数据进行了分析,构建了驾驶员反应时间概率密度函数。采用支持向量机(SVM)模型对驾驶疲劳进行分类,其中惩罚因子通过遗传-粒子群... 在单调的高速公路环境下进行了20组实车试验,获取了驾驶员的反应时间及自我评价量表。对驾驶员的反应时间数据进行了分析,构建了驾驶员反应时间概率密度函数。采用支持向量机(SVM)模型对驾驶疲劳进行分类,其中惩罚因子通过遗传-粒子群混合算法进行寻优。以驾驶员反应时间作为输入量,疲劳等级作为输出量,对驾驶疲劳进行量化分类,准确率为80.67%。 展开更多

关键词 载运工具运用工程 疲劳分类 反应时间 支持向量机 遗传-粒子群混合算法

原文传递

基于遗传粒子群算法的DNA编码优化 被引量：7

10

作者 许世明 张强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期218-220,共3页

DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段,该文从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,针对这些约束条件提出每个DNA个体应满足的评估公式,采用遗传粒子群算法解决该多目标优化问题,并在不同的约束准则下将计算... DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段,该文从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,针对这些约束条件提出每个DNA个体应满足的评估公式,采用遗传粒子群算法解决该多目标优化问题,并在不同的约束准则下将计算得到的序列与已有的DNA序列进行了对比。仿真结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 DNA编码 多目标优化 遗传粒子群算法

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IGAPSO-ELM:一种网络安全态势预测模型 被引量：7

11

作者 唐延强 李成海 +2 位作者 王坚 王亚男 曹波 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第2期30-35,共6页

针对网络安全态势预测,为提高预测的精确度和预测算法的收敛速度,提出一种改进遗传粒子群算法优化极限学习机(IGAPSO-ELM)的预测方法。首先,改进GAPSO中的惯性权重和学习因子,通过定义动态指数函数使算法在执行的不同阶段实现两种参数... 针对网络安全态势预测,为提高预测的精确度和预测算法的收敛速度,提出一种改进遗传粒子群算法优化极限学习机(IGAPSO-ELM)的预测方法。首先,改进GAPSO中的惯性权重和学习因子,通过定义动态指数函数使算法在执行的不同阶段实现两种参数自适应;其次,针对GAPSO中人为设定的固定交叉率和变异率,提出一种自适应交叉和变异策略;最后,以IGAPSO优化ELM的初始权值和偏差。IGAPSO既保证了种群的多样性,又提高了算法的收敛速度。通过仿真实验对比得出:IGAPSO-ELM对网络安全态势预测拟合度可达0.99,收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。 展开更多

关键词 网络安全态势预测 遗传粒子群算法 极限学习机 自适应调整

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基于多中心共同配送的收益分配优化问题 被引量：8

12

作者 王勇 任音吉 许茂增 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1571-1580,共10页

针对多中心共同配送优化研究在收益分配机制方面存在的不足,提出先进行多中心共同配送优化后再进行收益分配优化的思想。以多中心共同配送网络构建的总成本最小化为目标函数,建立了基于配送中心到配送单元的配送成本和配送中心间运输成... 针对多中心共同配送优化研究在收益分配机制方面存在的不足,提出先进行多中心共同配送优化后再进行收益分配优化的思想。以多中心共同配送网络构建的总成本最小化为目标函数,建立了基于配送中心到配送单元的配送成本和配送中心间运输成本的数学规划模型,并提出一种改进的遗传—粒子群优化混合算法求解模型;应用最小最大费用收益分配模型求解多中心共同配送优化成本的收益分配方案,并综合不同合作博弈论收益分配模型进行比较分析;提出应用合作联盟稳定性模型探讨不同收益分配方案的优劣;应用严格单调路径方法分析联盟成员的优化合作序列。通过实例对所提方法的合理性进行了验证,结果表明,该方法应用在多中心共同配送收益分配优化中能提高合作联盟的稳定性,也适用于基于多中心合作联盟稳定性的物流配送网络优化。 展开更多

关键词 数学规划模型 改进遗传-粒子群优化混合算法 合作博弈论 联盟稳定性 严格单调路径

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基于并行GAPSO算法的多无人机协同任务规划 被引量：6

13

作者 邓道靖 马云红 +1 位作者 龚洁 介婧 《电光与控制》 北大核心 2016年第11期18-22,共5页

任务规划是无人机协同作战的关键技术之一。以压制敌方防空火力任务为背景,考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素,建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型,并提出并行遗传粒子群优... 任务规划是无人机协同作战的关键技术之一。以压制敌方防空火力任务为背景,考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素,建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型,并提出并行遗传粒子群优化算法(GAPSO)求解任务规划问题。通过具体的仿真算例验证了协同任务规划模型的合理性,并比较分析并行GAPSO算法与标准GAPSO算法,证明了并行GAPSO算法具有更好的收敛性且能避免陷入局部最优。 展开更多

关键词 无人机 多机协同 任务规划 并行遗传粒子群算法

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对旁瓣相消的分布式干扰优化布阵方法

14

作者 席昕 刘高高 +1 位作者 刘强 黄东杰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2623-2628,共6页

旁瓣相消具有抗干扰的能力,因此被广泛应用于雷达抗干扰领域。在有限分布式干扰布阵条件下,针对旁瓣相消系统产生的干扰效果不佳问题,提出一种针对旁瓣相消的由遗传算法(genetic algorithm,GA)和粒子群优化(particle swarm optimization... 旁瓣相消具有抗干扰的能力,因此被广泛应用于雷达抗干扰领域。在有限分布式干扰布阵条件下,针对旁瓣相消系统产生的干扰效果不佳问题,提出一种针对旁瓣相消的由遗传算法(genetic algorithm,GA)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法结合的方法,针对旁瓣相消特性对分布式干扰的阵位进行规划布阵。在有限的干扰资源条件下,通过穷举法、标准PSO算法和遗传粒子群优化(genetic-particle swarm optimization,GA-PSO)算法进行对比,研究分布式干扰布阵优化结果。仿真分析3种方法在达到一定条件下的干扰效果和迭代次数,GA-PSO可以牺牲较少的时间复杂度达到较好的干扰效果。 展开更多

关键词 旁瓣相消 分布式干扰 遗传粒子群优化 优化布阵

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基于GIS和遗传-粒子群的公路智能选线方法 被引量：5

15

作者 涂圣文 苏州 《长安大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期39-45,共7页

为克服现有路线优化方法难以用于生产实践的缺点,提出了一种基于GIS(地理信息系统)和遗传-粒子群混合算法的方法,以辅助路线平面方案的选择。该方法以AutoCAD Map为平台,直接支持DWG格式地形图,实时获取路线所经区域的空间信息,为方案... 为克服现有路线优化方法难以用于生产实践的缺点,提出了一种基于GIS(地理信息系统)和遗传-粒子群混合算法的方法,以辅助路线平面方案的选择。该方法以AutoCAD Map为平台,直接支持DWG格式地形图,实时获取路线所经区域的空间信息,为方案决策提供依据;优化算法采用一种遗传-粒子群优化算法,该算法在基本粒子群算法中加入遗传算法的交叉、变异算子,综合了遗传算法和粒子群优化算法的优点。数字试验的结果表明:该算法能很快收敛到最优解,达到最优解迭代次数为35次左右;该方法具备较好的寻优性能,适用于公路智能选线的实践。 展开更多

关键词 道路工程 公路平面线形 智能选线方法 遗传-粒子群混合算法

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基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化问题 被引量：3

16

作者 王勇 左佳昕 +2 位作者 蒋琼 刘永 许茂增 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第2期199-216,共18页

针对逆向物流车辆路径优化问题,研究在产品回收定价调整和车辆路径优化调度结合方面存在的不足,以智能回收箱为研究对象,考虑多频次回收和车辆共享调度策略,提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。首先构建了智能回收箱回收... 针对逆向物流车辆路径优化问题,研究在产品回收定价调整和车辆路径优化调度结合方面存在的不足,以智能回收箱为研究对象,考虑多频次回收和车辆共享调度策略,提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。首先构建了智能回收箱回收量与回收定价的线性函数,然后构建了包含共享车辆运输成本、维护成本、违反时间窗惩罚成本和环境外部性收益之和最小化的逆向物流回收运营成本模型,并建立了回收中心产品的最大化收益模型。其次,根据模型特点设计了考虑智能回收箱地理位置、回收频次和回收时间窗的K-means时空聚类算法,进而提出一种改进的GA-PSO混合算法。该混合算法结合了遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点进行了算法间的优势互补,同时采用了精英保留策略,增强了混合算法的搜索性能,并通过与HGA、GA-TS和HACO等算法进行比较分析,验证了模型和算法的有效性。最后,结合重庆市某智能回收物流网络的实际数据进行优化研究,分析了不同产品定价下的回收频次和车辆共享调度情况。结果表明,本文所提出的模型和算法能够进行产品回收定价策略的有效选择、产品回收车辆的资源共享以及合理的车辆路径优化调度,并可在回收中心获得最大化收益的同时有效降低逆向物流的运输成本,进而为逆向物流企业进行产品回收定价和车辆回收路径优化调度提供方法支持和决策参考。 展开更多

关键词 产品回收定价 逆向物流 多频次回收 车辆路径优化 GA-PSO混合算法

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基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法 被引量：2

17

作者 孔金生 胡合伟 王娜娜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第15期144-146,共3页

将粒群和遗传算法相融合,提出了基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法,该方法在满足带宽、时延、费用多项QoS指标的条件下对负载进行路径优化,以负载均衡分布函数和资源消耗函数作为优化目标,旨在消耗尽可能少的网络资源的同时,也使... 将粒群和遗传算法相融合,提出了基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法,该方法在满足带宽、时延、费用多项QoS指标的条件下对负载进行路径优化,以负载均衡分布函数和资源消耗函数作为优化目标,旨在消耗尽可能少的网络资源的同时,也使网络负载的分布尽量均衡,从而避免网络拥塞。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。 展开更多

关键词 遗传粒群算法 QOS路由 路径优化 网络拥塞控制

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基于GAPSO的舰艇磁性参数求解方法 被引量：2

18

作者 白玉栋 朱兴乐 《舰船电子对抗》 2018年第3期100-103,106,共5页

为将船载地磁测量中舰艇磁场的磁干扰有效补偿,提出了一种舰艇磁性参数的求解方法。通过使舰艇在摇晃状态下绕圈行驶,从而使磁测量值在三维空间上均匀分布,采用遗传粒子群优化(GAPSO)算法可求解出较准确的舰艇磁性参数,同时分析了舰艇... 为将船载地磁测量中舰艇磁场的磁干扰有效补偿,提出了一种舰艇磁性参数的求解方法。通过使舰艇在摇晃状态下绕圈行驶,从而使磁测量值在三维空间上均匀分布,采用遗传粒子群优化(GAPSO)算法可求解出较准确的舰艇磁性参数,同时分析了舰艇姿态测量精度对求解的影响。将求解结果用于船载地磁测量,仿真结果显示船磁干扰被有效补偿,获得了较高精度的地磁场三分量,从而验证了该方法的正确性。 展开更多

关键词 地磁测量 舰艇磁场 姿态角 测量误差 遗传粒子群优化算法

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国家信用风险评估模型 被引量：2

19

作者 康英 薛惠锋 《西安工业大学学报》 CAS 2009年第4期396-399,共4页

通过分析影响国家信用的风险因素,合理选取影响国家信用风险指标.构建了基于GA-PSO混合规划算法的国家信用风险评估模型,运用该模型对部分国家信用风险进行信用评级.研究结果表明:模型评估结果与权威机构的评估拟合度较好,一致性接近88.8%.

关键词 国家信用风险 GA-PSO混合规划算法 评估模型 信用评级

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基于GA-PSO混合算法的最小属性约简 被引量：2

20

作者 吕振中 薛惠锋 +1 位作者 钟明 刘欢 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第1期53-56,共4页

属性约简是粗糙集理论中的核心问题,为有效进行属性的最小约简,将一种GA-PSO混合算法应用于属性约简。该算法在保证寻优能力的前提下,增加群体的多样性,避免陷入局部最优,同时,在适应度函数中加入罚函数。实验结果证明该算法能有效地进... 属性约简是粗糙集理论中的核心问题,为有效进行属性的最小约简,将一种GA-PSO混合算法应用于属性约简。该算法在保证寻优能力的前提下,增加群体的多样性,避免陷入局部最优,同时,在适应度函数中加入罚函数。实验结果证明该算法能有效地进行属性约简,取得良好的约简结果。 展开更多

关键词 粗糙集 属性约简 粒子群算法和遗传算法融合的混合算法(GA-PSO)

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