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基于k_means的改進粒子群算法求解TSP問題_易云飛
旅行商問題(Traveling Salesman Problem,簡稱 TSP)是一個 典型的 NP 完全問題。問題描述:給定 N 個城市和兩兩城市之見 的距離,求一條訪問各個城市且僅訪問一次的最短路線。雖其數 學描述很簡單, 卻無法找到一個確定的算法在多項式時間內求 解旅行商問題。 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,簡稱 PSO)由美國 社會心理學家 James Kennedy 和電氣工程師 Russell Eberhart 于 1995 年提出的一種全局優化算法,該算法是一種基于群體智能 的優化算法, 它是受鳥群和魚群群體運動的行為方式啟發而得 到的。該算法的基本思想來源于對鳥群簡化社會模型的研究及 行為模擬,其中的每個個體充分利用群體的與自身的智能,不斷 地調整學習,最終得到滿意解。在 PSO 算法中,每個備選解是搜 索空間中的一個粒子, 每個粒子根據它自身的經驗和粒子群的 最佳經驗,在問題空間中向更好的位置飛行,如此循環搜索直到 發現最優解。該算法在連續優化問題的運用中取得了較好的效 果,但較少用于 TSP 等組合優化問題的求解。
旅行商問題(Traveling Salesman Problem,簡稱 TSP)是一個 典型的 NP 完全問題。問題描述:給定 N 個城市和兩兩城市之見 的距離,求一條訪問各個城市且僅訪問一次的最短路線。雖其數 學描述很簡單, 卻無法找到一個確定的算法在多項式時間內求 解旅行商問題。 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,簡稱 PSO)由美國 社會心理學家 James Kennedy 和電氣工程師 Russell Eberhart 于 1995 年提出的一種全局優化算法,該算法是一種基于群體智能 的優化算法, 它是受鳥群和魚群群體運動的行為方式啟發而得 到的。該算法的基本思想來源于對鳥群簡化社會模型的研究及 行為模擬,其中的每個個體充分利用群體的與自身的智能,不斷 地調整學習,最終得到滿意解。在 PSO 算法中,每個備選解是搜 索空間中的一個粒子, 每個粒子根據它自身的經驗和粒子群的 最佳經驗,在問題空間中向更好的位置飛行,如此循環搜索直到 發現最優解。該算法在連續優化問題的運用中取得了較好的效 果,但較少用于 TSP 等組合優化問題的求解。
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