用混合粒子群算法求解TSP问题源程序

资 源 简 介

用混合粒子群算法求解TSP问题源程序

详 情 说 明

混合粒子群算法求解TSP问题是一种结合粒子群优化与局部搜索的智能算法。TSP（旅行商问题）是经典的组合优化难题，要求找到访问所有城市并返回起点的最短路径。传统粒子群算法在连续空间表现优异，但需要改进才能处理TSP这类离散问题。

算法核心思想是通过以下机制实现：首先采用交换序表示粒子位置，将连续空间的位置向量转化为城市排列的交换操作。其次设计速度更新公式时，引入路径交叉算子保留优质路径片段。最后嵌入2-opt局部搜索，在每代最优解附近进行邻域搜索避免早熟收敛。

实现过程中需要注意三个关键点：初始化阶段应采用贪心策略生成较优初始解；适应度函数直接取路径总长度的倒数；惯性权重建议使用线性递减策略平衡探索与开发能力。该混合算法在100节点以内的问题上通常能找到接近最优的解。

相比遗传算法和模拟退火，混合粒子群算法收敛速度更快且参数调节更简单，特别适合中小规模TSP问题。实际应用时还可结合城市聚类进行分区优化，或引入禁忌搜索增强全局探索能力。