粒子群优化TSP问题

资 源 简 介

应用背景 旅行商问题（Travelling Salesman Problem）是一个经典的NP难组合优化问题，假如一个旅行商要经过n个城市，他要选择行走城市的顺序，使所有城市都走过一次，最后回到原点，求一条最短的线路。 粒子群算法（Particle Swarm Optimization），简称PSO算法，是由美国心理学家James Kennedy 和电器工程师Russell Eberhart 于1995年提出的一种全局优化算法， 本文利用改进后的粒子群算法来求解TSP问题,实验通过引进交换子和交换序使得P

详 情 说 明

应用背景

旅行商问题（Travelling Salesman Problem）是一个经典的NP难组合优化问题。假如一个旅行商要经过n个城市，他需要选择行走城市的顺序，使得所有城市都走过一次，并最后回到原点。这个问题的目标是找到一条最短的线路。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization），简称PSO算法，是由美国心理学家James Kennedy和电器工程师Russell Eberhart于1995年提出的一种全局优化算法。本文利用改进后的粒子群算法来求解TSP问题。通过引入交换子和交换序，PSO算法可以解决离散的TSP问题，并展现了实现容易、精度高、收敛快的特点。

关键技术

在传统求解TSP问题的算法中，都存在一定的局限性，比如容易陷入局部极小值或者收敛过慢。为了改善这些问题，本文提出了利用粒子群算法来解决TSP问题的方法。传统的粒子群算法只能求解连续性问题，因此引入了交换序的概念，使得粒子群算法可以处理TSP这类离散问题。通过使用matlab软件进行仿真实验，验证了改进后的粒子群算法在解决TSP问题上的有效性。