求解旅行商问题的自学习粒子群优化算法

摘要：

针对旅行商问题,提出了一种带自学习算子的粒子群优化算法,根据旅行商问题及离散量运算的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,定义了变异速度来保持粒子群的多样性,使用自学习算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了较好的平衡,与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,该算法具有良好的性能.

关键词：粒子群优化、旅行商问题、自学习算子、变异速度、组合优化

所属期刊栏目：28

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省自然科学基金A0540006;福建省青年科技人才创新基金2006F3013

在线出版日期：2007-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：261-263,266