solving TSP using PSO

资 源 简 介

solving TSP using PSO

详 情 说 明

旅行商问题（TSP）是组合优化中的一个经典难题，要求找到访问所有城市并返回起点的最短路径。用粒子群优化（PSO）解决TSP是一种高效的启发式方法，尤其适合处理大规模城市网络。

PSO算法模拟鸟群觅食行为，每个粒子代表一个潜在解（即一条路径）。在TSP中，粒子的位置需编码为城市序列。常见编码方式包括基于优先级的实数编码或离散化置换表示，确保路径有效性。

算法核心在于调整粒子速度和位置。传统连续空间的速度更新公式需适配离散路径：通过交换操作或概率转移实现位置更新。例如，可定义两城市间的交换概率与粒子历史最优和群体最优路径相关。

适应度函数直接取路径总长度，引导粒子向更优解靠拢。为避免早熟收敛，需引入变异机制或局部搜索（如2-opt优化），增强全局探索能力。

PSO求解TSP的优势在于并行搜索和快速收敛，但对离散问题的适配策略直接影响效果。结合问题特性设计编码和更新机制，能有效平衡解的质量与计算效率。