為了求解大規(guī)模高復雜度的TSP問題,文中基于標準粒子群算法的框架,構(gòu)建了Beam-PSO混合優(yōu)化算法.利用Beam Search優(yōu)化技術(shù)進一步強化標準PSO算法的深度開發(fā)能力,進而強化的標準PSO算法的優(yōu)化性能.采用TSP標準數(shù)據(jù)集并通過Matlab仿真測試,與其他算法進行對比,該算法獲得的最優(yōu)解更接近于已知最優(yōu)解,且多次優(yōu)化結(jié)果的均值更小證明該算法的搜索性能較強,能夠有效地應(yīng)對離散優(yōu)化問題. 

【文章來源】：武漢理工大學學報(交通科學與工程版). 2019,43(05)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 TSP的問題描述及數(shù)學模型
2 Matlab仿真測試
3 結(jié) 束 語



本文編號：3052035