求解旅行商问题的微粒群算法研究
摘要
本文基于微粒群算法,以解的质量和求解效率为目标,提出了一种基于微粒群算法的TSP问题求解算法,通过实验仿真验证了所提出方法的有效性。
出处
《福建电脑》
2011年第11期88-89,共2页
Journal of Fujian Computer
二级参考文献25
-
1曾建潮,崔志华.一种保证全局收敛的PSO算法[J].计算机研究与发展,2004,41(8):1333-1338. 被引量：160
-
2赫然,王永吉,王青,周津慧,胡陈勇.一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析[J].软件学报,2005,16(12):2036-2044. 被引量：134
-
3高海兵,周驰,高亮.广义粒子群优化模型[J].计算机学报,2005,28(12):1980-1987. 被引量：102
-
4郭文忠,陈国龙.求解TSP问题的模糊自适应粒子群算法[J].计算机科学,2006,33(6):161-162. 被引量：25
-
5He XX,Zhe YL,Hu HC,et al.A new algorithm for TSP based on swarm intelligence[C]//Proc of the 6th World Congress on Intelligent Control and Automation.Piscataway:Institute of Electrical and Electronics Engineer Inc.,2006:3241-3244.
-
6Wang KP,Huang L,Zhou CG,et al.Particle swarm optimization for traveling salesman problem[C]//Proc of the 2nd Int'l Conf on Machine Learning and Cybernetics.Piscataway,NJ:IEEE Service Center,2003 : 1583-1585.
-
7Kennedy J,Eberhart RC.Particle swarm optimization[C]//Proc of IEEE Int'l Conf on Neural Networks.Piscataway, NJ: IEEE Press, 1995 : 1942-1948.
-
8Shen Y X,Zeng C H.A Self-organizing Particle Swarm Optimization algorithm and application[C]//Third Int'l Conf on Natural Computation(ICNC 2007).Haikou:IEEE Computer Society,2007:668-672.
-
9Ratnaweera A, Halgamuge S K,Watson H C.Self-organizing hierarchical particle swarm optimizer with time-varying acceleration codfficients[C]//IEEE Trans on Evolutionary Computation,2004,8(3): 240-255.
-
10J Kennedy, R C Eberhart. Particle swarm optimization [C]. IEEE Conf on Neural Networks, Perth, Australia, 1995.
共引文献29
-
1孙晶晶,雷秀娟.求解TSP的改进自组织PSO算法[J].计算机工程与应用,2009,45(31):30-33. 被引量：6
-
2魏建香,孙越泓,苏新宁.一种基于免疫选择的粒子群优化算法[J].南京大学学报（自然科学版）,2010,46(1):1-9. 被引量：13
-
3宋继光,秦勇,史健芳,贾云富,梁本来.粒子群算法及其在路由优化中的研究[J].计算机工程与设计,2010,31(9):1905-1908. 被引量：7
-
4孙越泓,魏建香,夏德深.一种基于粒子对称分布多样性的PSO算法[J].模式识别与人工智能,2010,23(2):137-143. 被引量：11
-
5于泳海,王杉林.遗传算法与微粒群算法的比较[J].甘肃科学学报,2010,22(2):120-122. 被引量：3
-
6张民强.多亲交叉遗传算法及其在旅行商问题中的应用[J].计算机与现代化,2010(10):12-15.
-
7申元霞,王国胤,曾传华.相关性粒子群优化模型[J].软件学报,2011,22(4):695-708. 被引量：21
-
8谢丽萍,曾建潮.基于拟态物理学方法的全局优化算法[J].计算机研究与发展,2011,48(5):848-854. 被引量：16
-
9申元霞,王国胤.粒子群优化算法的概率特性分析及算法改进[J].控制与决策,2011,26(6):816-820. 被引量：2
-
10申元霞,王国胤,曾传华.PSO模型种群多样性与学习参数的关系研究[J].电子学报,2011,39(6):1238-1244. 被引量：12
-
1陈亚云,韩文涛,崔鹤平.遗传算法与蚁群算法的改进融合[J].中国农机化学报,2014,35(4):246-249. 被引量：8
-
2陈玉苗.探讨计算机硬件故障分析及其维护[J].计算机光盘软件与应用,2014,17(6):295-295.
-
3张月琴,晏清微.基于粒计算的关联规则挖掘算法[J].计算机工程,2009,35(20):86-87. 被引量：3
-
4徐淑平,洪亲.基于小波变换的图像检索[J].计算机与现代化,2005(11):12-15. 被引量：1
-
5程新丽.基于语义的个性化云服务发现方法[J].微型电脑应用,2012,28(12):46-48.
-
6廖瑞华.通过 mex 文件实现 VC 和 Matlab 的混合编程[J].计算机与信息技术,2005,0(9):63-67.
-
7裴振奎,俞辉,赵艳丽,刘真,田盛丰.差分进化算法应用于图像恢复[J].解放军理工大学学报（自然科学版）,2010,11(5):489-492.
-
8龙艳群,王蕾蕾.改进的蚁群遗传算法求解旅行商问题[J].中国管理信息化,2016,19(17):184-185. 被引量：2
-
9朱岩,景丽萍,于剑.一种利用近邻和信息熵的主动文本标注方法[J].计算机研究与发展,2012,49(6):1306-1312. 被引量：4
-
10葛浩,李龙澍,杨传健.基于冲突域渐减的属性约简算法[J].系统工程理论与实践,2013,33(9):2371-2380. 被引量：7
