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文档简介

1、基于基于PSO的的TSP问题的问题的研讨研讨指点教师：叶茂发答 辩 人：胡 涛专 业：计算机科学与技术基于PSO的TSP问题的研讨总体框架引 言TSP问题粒子群算法实验仿真总 结引 言 研讨背景： 蚁群算法被运用到处理TSP问题，经过信息素的不断更新最终收敛于最优解，但由于初级阶段的信息素缺乏，面对庞大数据时收敛速度过慢，其他诸如遗传算法、免疫算法都存在一定的局限性。 本文方法：利用改良后的粒子群算法来求解TSP问题,实验经过引进交换子和交换序使得PSO算法可以处理离散的TSP问题，展现其实现容易、精度高、收敛快的特点。TSP问题定义：有n个城市，一个游览商从某个 城市出发，遍历一切城市后回到

2、出发点，求一条阅历一切城市且仅一次的最短遍历途径。重要特点：离散型问题粒子群算法规范PSO算法：粒子群算法简称PSO是源于对鸟群寻食过程中的迁徙和群居的模拟，在粒子群算法中，个体被看着是在D维搜索空间中没有分量和体积的粒子，并以一定的速度飞行。改良的粒子群算法对于TSP问题，规范粒子群算法只能处理延续性的问题，求解离散性问题必需将规范粒子群算法改良，引入交换子和交换序以后就可以用粒子群算法处置TSP问题了。 定义一：设n个节点的TSP解序列 ，表示该问题的行走途径，定义交换子 为交换解中的 。例如： niasi, 2 , 1),( ),(21iiss21iiia 和)4 , 3 , 2 , 1 ()2 , 1 ()4 , 3 , 1 , 2(s 定义二：一个或多个交换子的有序序列为一个交换序，记为 ，其中是 交换序子，它们满足结合性。 ),(21nssss nsss 21,改良后粒子群算法步骤： 1初始化位置和交换序； 2检查循环条件，假设不满足转5； 3计算交换序； 4根据顺应度更新、和每一个粒子的形状,转步骤2； 5显示结果。 TSP实验仿真实验结果:12713144158219361110512总 结本文经过引入交换子和交换序，使粒子群算法不仅可以处理TSP问题，还可以用来处理很多的离散性问题。优点：实现容

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