变异算子
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改进蚁群算法求解100城市TSP问题
本项目实现了一个针对100个城市的旅行商问题（TSP）的高效优化程序。其核心是在最初的蚁群算法框架内，特别引入了改进的变异算子。该算子通过在算法迭代过程中引入自适应的邻域搜索或随机扰动机制，有效地增强了蚁群搜索的多样性，解决了传统蚁群算法在大规模城市序列优化中容易陷入局部最优以及收敛速度迟缓的问题。实现方法上，程序首先构建100个城市的坐标地图并计算距离矩阵，随后模拟多只蚂蚁在城市间进行概率性选择，结合信息素浓度和启发式因子生成初始路径。改进的变异算子在每一代或当解趋于停滞时激活，对部分蚂蚁生成的路径进行 -
基于学习因子变异的改进型粒子群优化算法
本项目实现了一种改进型的粒子群优化（PSO）算法，旨在解决标准粒子群算法在处理复杂高维优化问题时容易陷入局部最优及收敛速度慢的问题。其核心功能通过引入动态调整的学习因子提升了算法的平衡能力。在迭代初期，算法赋予个体学习因子较大的权重，以增强全局勘探能力；在迭代后期，逐渐增加社会学习因子的权重，以强化局部开发能力，使种群快速向全局最优解靠拢。 此外，该项目集成了一套变异算子机制。当算法检测到种群的多样性显著下降或全局最优解在多个代际内无明显更新时，将自动触发变异操作。通过对部分粒子的位置和速度进行摄动处理，
