求解TSP问题的伪贪婪离散粒子群优化算法

被引:10
作者
詹仕华
王长缨
钟一文
机构
[1] 福建农林大学计算机与信息学院
关键词
伪贪婪; 离散粒子群优化; 旅行商问题; 元胞结构; 学习算子;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
081202 ;
摘要
以旅行商问题为例,提出一种基于元胞结构的伪贪婪离散粒子群优化算法.为了体现粒子对环境的感知能力,设计了伪贪婪的粒子位置修改操作算子,为了反映粒子间不同学习能力,体现粒子的个体差异性,设计了3种学习算子来提高算法的局部求精能力,为了更好地保持粒子群的多样性,采用了元胞结构作为粒子群的种群拓扑和邻域结构,这些策略使算法在空间探索和局部求精间取得较好的平衡.在典型旅行商问题上进行了仿真,结果表明算法具有良好的性能.
引用
收藏
页码:181 / 184
页数:4
相关论文
共 8 条
[1]   一种自适应离散粒子群算法及其应用研究 [J].
张长胜 ;
孙吉贵 ;
欧阳丹彤 .
电子学报, 2009, 37 (02) :299-304
[2]   粒子群算法种群结构与种群多样性的关系研究 [J].
段晓东 ;
高红霞 ;
张学东 ;
刘向东 .
计算机科学, 2007, (11) :164-166+177
[3]   基于k-中心点法的改进粒子群算法在旅行商问题中的应用 [J].
张旭梅 ;
邱晗光 .
计算机集成制造系统, 2007, (01) :99-104
[4]   一种改进的离散粒子群优化算法 [J].
钟一文 ;
宁正元 ;
蔡荣英 ;
詹仕华 .
小型微型计算机系统, 2006, (10) :1893-1896
[5]   求解TSP问题的离散粒子群优化算法 [J].
钟一文 ;
杨建刚 ;
宁正元 .
系统工程理论与实践, 2006, (06) :88-94
[6]   求解旅行商问题的混合粒子群优化算法 [J].
高尚 ;
韩斌 ;
吴小俊 ;
杨静宇 ;
不详 .
控制与决策 , 2004, (11) :1286-1289
[7]   Particle swarm optimization-based algorithms for TSP and generalized TSP [J].
Shi, X. H. ;
Liang, Y. C. ;
Lee, H. P. ;
Lu, C. ;
Wang, Q. X. .
INFORMATION PROCESSING LETTERS, 2007, 103 (05) :169-176
[8]  
MAX – MIN Ant System[J] . Thomas Stützle,Holger H. Hoos.Future Generation Computer Systems . 2000 (8)