求解旅行商问题的混合粒子群优化算法

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1、求解旅行商问题的混合粒子群优化算法第7卷第2期智能系统学报Vol.7No.22012年4月CAAITransactionsonIntelligentSystemsApr.2012DOI:10.3969/j.issn.16734785.201104014网络出版地址://ki.netlkcms/detaiV23.1538.TP.20120316.1014.∞1.html求解旅行商问题的混合粒子群优化算法沈继红王侃2(1.哈尔滨工程大学理学院，黑龙江哈尔滨15∞01;2.哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨15∞01)摘要:为

2、高效解决旅行商问题，结合光学寻优算法、混沌优化算法、粒子群优化算法，提出了一种新的混合智能优化算法，应用光学寻优算法的优点，为粒子群中粒子找到了一组最优的初始值，引人交换子、交换序列、混沌序列，提出了适合旅行商问题的光学混沌粒子群算并严格证明了新算法的稳定性、收敛性.数值实验仿真结果表明，该算法收敛速度快、迭代次数少，能快速找到令人满意的最优解，为解决旅行商问题提供了新的思路.关键词:旅行商问题;t昆沌优化算法;费马原理;粒子群算法;光学寻优算法中图分类号:TP301.6文献标志码:A文章编号:16734785(2012)0

3、2-0174明Thelightraypar伽leswarmoptimizationforsolvingthetravelingsalesmanproblem12SHENJihong,WANGKan(1.CollegeofScience.HarbinEngineeringU回versity.Harbin15α)()1.Chin且;2.CollegeofAutom且tion.HarbinEngineeringUniver??sity.Harbin15∞01.China)Abstract:Anewh}缸idintelligento

4、ptimizationwasgiventosolvethetravelingsalesmanproblem(TSP)byintro??ducingthethoughtofanLROalg0l由hr盹rI伊groupofoptimalinitialvalueswerefoundbyusingthefeaturesofLRO.Next,byemployingthemethodofdiscretechaoticparticleswarmoptimizationandintroducingtheswapoperator,swapse

5、quence,andchaossequence,anop??ticalchaosPSOadaptivefortheTSPproblemwasproposed.咀lestabilityandconvergenceoftheoptimizationwasproveddecisively.Thenumericalsimulationresultsshowthatthisnewoptimizationmethodhasagoodconvergencerateandlessiterativesteps,thusallowingasat

6、isfactorysolutiontobefoundrapidly.τbemethodprovidesanewin??spirationforsolvingtheTSPproblem.Keywords:travelsalesmanproblem;chaosoptimizationalgori由m;Ferma’sprinciple;particleswarmoptimiza??tion;lightrayoptimization优化问题可以自然分为2类:一类是连续变量优解的精确算法和找到近似解的近似算法.完全枚举的优化问题;另一

7、类是离散变量的优化问题，即所谓法、动态规划法和全局搜索算法属于精确算法.TSP的组合优化问题.旅行商问题(travelsalesmanprob??问题精确算法的运行时间是指数级复杂度，难以适应lem,TSP)是组合优化问题中的一个著名NP难题，大规模的实例，随着对TSP问题的认识加深，精确算TSP因其典型性已经成为许多启发式搜索、优化算法的研究越来越少.近年来受到自然界的启发，人们法的间接比较标准.同时TSP也是一个具有广泛的提出了各种各样的计算智能方法，如人工神经网络、应用背景与重要理论价值的组合优化难题，对求解遗传算法、

8、蚁群优化算法、粒子群优化算法和人工免该问题高效的全局优化算法的研究，一直被科学界疫系统等.智能优化算法为解决TSP问题提供了新的和工程界所高度重视.思路，它们被广泛地应用于各种NP难题的优化问题TSP问题的求解方法归纳起来可以分为得到最求解，虽然不能保证获取最优解，但在问题规模较大时也可以