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求解旅行商问题的自学习粒子群优化算法

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维普资讯
第 ２ 卷 第 ２ ８ 期
ＶＯ ． １ ２８ ＮＯ ２ ．
计 算机 工 程 与设 计
Ｃｏ ｕ ｅ ｎ ｉｅ ｒ ｎ ｓｇ ｍｐ ｔｒＥ ｇｎ ｅ ｎｇａ ｄＤｅ ｉｎ ｉ
２０ ０ ７年 １ 月
Ｊｎ ａ ．２０ ７ ０
求解旅行商问题的 自学 习粒子群优化算法
ｏ ｔｍｉａｉ ｎ ｐｉ ｚ ｔ ｏ
０ 引 言
计 算 智 能 是 信 息 科 学 和 生 命 科 学 相 互 融 合 、 互 促 进 的 相 产物 ， 与传 统人 工 智 能 的基 于 符 号 演 算 的方 式 不 同 ， 以生 物 它 进 化 的观 点认 识和 模 拟 智 能 ， 一 种 基 于 结 构 演 化 的 智 能 行 是 为 。 算 智 能方 法 包 括 人 工 神 经 网络 、 糙 集 理 论 、 传 算 法 计 粗 遗
（ ｏ ｅ ｅ ｆ ｏ ｕｅ ｄＩｆｒ ｔ ｎ Ｆ ｊ ｎ ｒ ｕｔ ｅ ｎ ｏｅｔ ｎｖｒ ｔ Ｆ ｚ ｏ ５ ０２ ｈｎ） Ｃ ｌ ｇ ｍｐ ｔ ａ ｏ ｌ ｏＣ ｒ ｎ ｎ ｍａｏ ， ｕｉ ｉ ｌ ｒ ａｄ ｒｓｙＵ ｉｅ ｉ ， ｕｈ ｕ３ ００ ，Ｃ ｉａ ｉ ａ Ａｇ ｃ ｕ Ｆ ｒ ｓｙ
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蔡 荣英 ， 李丽珊 ， 林 晓 宇 ， 钟 一文
（ 福建 农林 大学 计 算机 与信 息 学院 ，福 建 福 州 ３００） ５０２
摘 要 ： 对旅行 商 问题 ， 出了一种 带 自学 习算子 的粒子 群优化 算法 ， 针 提 根据 旅行 商 问题及 离散量运 算 的特 点 ， 对粒 子的位 置、 速度等 量及其运 算规 则进行 了重新定 义 ， 为抑 制早 熟停 滞现 象， 定义 了变异速度 来保持粒 子群 的多样 性， 使用 自学 习算 子来提 高算法 的局部 求精 能力 ， 算 法在 空间探 索和局 部求精 间取得 了较好 的平衡 ，与领域 中的其 它典型 算法进行 了仿真 使 比较 ， 果表 明， 算法具有 良好 的性能 。 结 该 关键词 ： 子群优化 ；旅行 商 问题 ； 自学 习算子； 变异速度 ；组合 优化 粒 中图法分类号 ： Ｐ ０ Ｔ３ １ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ：００７ ２ ２ ０ ） ２０ ６ —３ １０．０４（０ ７ ０ ・２ １ ０

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蚁群优化算法

蚁群优化算法

规则虽然简单，但在地点数目增多后求解却极为复杂。以42个地点 为例，如果要列举所有路径后再确定最佳行程，那么总路径数量之 大，几乎难以计算出来。 多年来全球数学家绞尽 脑汁，试图找到一个高 效的算法。 TSP问题在物流中的描 述是对应一个物流配送 公司，欲将n个客户的 订货沿最短路线全部送 到。如何确定最短路线。
第9章 智能优化方法
Contents
1 2
遗传算法
蚁群优化算法 粒子群优化算法
3
蚁群优化算法
先看1个最优化例子
“旅行商问题”（Travel Salesman Problem, TSP 问题）常被称为“旅行推销员问题”，是指一名推销员要 拜访多个地点时，如何找到在拜访每个地点一次后再回到 起点的最短路径。
k 1 m
5.2 算法流程
路径构建 信息素更新
5.2 算法流程
例5.1 给出用蚁群算法求解一个四城市的TSP问题的执 行步骤，四个城市A、B、C、D之间的距离矩阵如下
3 1 2 3 5 4 W dij 1 5 2 2 4 2
假设蚂蚁种群的规模m=3,参数=1，=2，r=0.5。
5.2 算法流程
信息素更新
（1）在算法初始化时，问题空间中所有的边上的信息素都被初始 化为0。 （2）算法迭代每一轮，问题空间中的所有路径上的信息素都会发 生蒸发，我们为所有边上的信息素乘上一个小于1的常数。信息素 蒸发是自然界本身固有的特征，在算法中能够帮助避免信息素的 无限积累，使得算法可以快速丢弃之前构建过的较差的路径。 （3）蚂蚁根据自己构建的路径长度在它们本轮经过的边上释放信 息素。蚂蚁构建的路径越短、释放的信息素就越多。一条边被蚂 蚁爬过的次数越多、它所获得的信息素也越多。 （4）迭代（2），直至算法终止。
求解旅行商问题的改进局部搜索混沌离散粒子群优化算法

求解旅行商问题的改进局部搜索混沌离散粒子群优化算法

求解旅行商问题的改进局部搜索混沌离散粒子群优化算法程毕芸;鲁海燕;徐向平;沈莞蔷【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2016(36)1【摘要】针对基本离散粒子群优化(DPSO)算法收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于优秀系数的局部搜索混沌离散粒子群优化(ILCDPSO)算法并用于求解旅行商问题(TSP).基于轮盘赌选择原理,给每段路径设定一个合理的优秀系数,以提高短边被选择的概率,从而有利于提高算法的寻优能力和收敛速度;为了进一步提高解的精确性,在算法机制中添加了局部搜索策略,通过调整每个城市在给定邻域内的城市路径,提高算法的局部搜索能力;另外,在算法的迭代公式中加入了混沌序列来提高粒子的随机性和多样性,增强了算法的全局搜索能力.最后用国际通用的TSP数据库(TSPLIB)中的若干经典实例对算法进行了测试,并与粒子群优化(PSO)算法、改进的PSO(IPSO)算法和混沌PSO(CPSO)算法等进行了比较.实验数据显示,在相同的实验条件下,与其他算法相比,ILCDPSO算法获得最优解的平均迭代次数较少且获得最优解的次数比例最高.研究结果表明,加入优秀系数后,ILCDPSO算法在收敛速度、全局寻优能力以及稳定性方面均优于其他算法.【总页数】6页(P138-142,149)【作者】程毕芸;鲁海燕;徐向平;沈莞蔷【作者单位】江南大学理学院,江苏无锡214122;江南大学理学院,江苏无锡214122;江南大学理学院,江苏无锡214122;江南大学理学院,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】TP301.6;TP18【相关文献】1.离散粒子群优化算法求解旅行商问题 [J], 刘伯颖;吴敬松;镡铁春;李世杰2.求解旅行商问题的循环局部搜索算法的运行时间和性能分布分析 [J], 邹鹏;周智;江贺;陈国良;顾钧3.一种求解典型JSP的改进离散粒子群优化算法 [J], 吴正佳;罗月胜;周玉琼;黄绍雄4.一种混合局部搜索算法的遗传算法求解旅行商问题 [J], 宗德才;王康康5.模糊离散粒子群优化算法求解旅行商问题 [J], 庞巍;王康平;周春光;黄岚;季晓辉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

用粒子群优化算法求解旅行商问题综述

用粒子群优化算法求解旅行商问题综述


【 ｙｗｏｄ 】ｒｖｌ ｇＳ ｅｍａ ｒｂｅ ｆｓ ）Ｐ ｒｅｅＳ ａ ｍＯ ｔ ｚｔ ｎ（Ｓ ） Ｋｅ ｒｓ Ｔａｅｉ ａ ｓ ｎ Ｐｏ ｌ ｎ ｌ ｍ Ｐ ； ａｔ ｌ ｗ ｒ ｐｉ ａｉ Ｐ Ｏ ｉ ｍｉ ｏ
王 文 峰 等 ， 重 新 定 义 了 Ｐ Ｏ 的 速 度 和 位 置 公 式 的 基 础 上 ， 在 Ｓ １引 言 ． 收 建 结 旅 行 商 问 题 （ｒｖｌ ｇＳ ｅｍ ｎＰｏｌｍ，Ｓ 是 一 个 经 典 的 组 合 针 对 易 早 熟 ， 敛 慢 酌 缺 陷 ， 立 局 部 极 小 区域 的扰 动机 制 ， 合 局 部 Ｔａｅｉ ａ ｓ ａ ｒｂｅ Ｔ Ｐ） ｎ ｔ Ｓ Ｃ， Ｄ Ｓ 优 化 问题 。经 典 Ｔ Ｐ可 以 描 述 为 ： 个 商 品 推 销 员 要 去 若 干 个 城 市 推 搜 索 算 法 Ｐ Ｅ 提 出 了 一 种 混 合 离 散 粒 子 群 算 法 Ｈ Ｐ Ｏ 结合 生 物 Ｓ 一 销 商 品 ， 推 销 员 从 一 个 城 市 出 发 ， 要 经 过 所 有 城 市 后 ， 到 出发 界 中物 种 在 生 存 密 度 过 大 时 个 体 会 自动 分 散 迁 徙 的 特 性 和 局部 搜 索 该 需 回 ＳＣ 地 。应 如何 选择 行 进路 线 ， 使 总 的 行程 最 短 。从 图论 的角 度 来 看 ， 以 该 算 法 （Ｅ ）后 ， 提 出 了 一 种 新 的 自 逃 逸 混 合 离 散 粒 子 群 算 法 Ｓ Ｈ Ｐ Ｏ。 问题 实 质 是 在 一 个 带 权 完 全 无 向图 中 ， 一 个 权 值 最 小 的 Ｈ ｍｉｏ 找 ａ ｌ ｎ回 （Ｅ Ｄ Ｓ ） ｔ ３ ． 合 粒 子 群 算 法 高 尚 等【结 合 遗 传 算 法 、 群 算 法 和 模 拟 ２混 ｌ 圳 蚁 路 。 问 题 的可 行 解 是 所 有 顶 点 的全 排 列 ， 着 顶 点 数 的增 加 ， 产 生 该 随 会
于MPI的粒子群算法求解TSP问题方法研究

于MPI的粒子群算法求解TSP问题方法研究

于MPI的粒子群算法求解TSP问题方法研究摘要本文主要介绍了MPI并行编程；了解基本的粒子群优化算法的原理并且知道如何应用；了解旅行商问题的本质以及生活中哪些问题可以转化为旅行商问题；了解如何在MPI环境下将优化的粒子群算法实现对旅行商问题的求解。

并将该优化方法作详细介绍。

使用C++实现引入交换算子和交换序的改进粒子群优化算法并解决旅行商问题。

并对粒子群优化算法的参数进行研究，选出粒子群优化算法解决旅行商问题效率较高的参数。

本文主要介绍了MPI并行编程；了解基本的粒子群优化算法的原理并且知道如何应用；了解旅行商问题的本质以及生活中哪些问题可以转化为旅行商问题；了解如何在MPI环境下将优化的粒子群算法实现对旅行商问题的求解。

并将该优化方法作详细介绍。

使用C++实现引入交换算子和交换序的改进粒子群优化算法并解决旅行商问题。

并对粒子群优化算法的参数进行研究，选出粒子群优化算法解决旅行商问题效率较高的参数。

关键词：MPI；TSP；粒子群算法AbstractThis paper describes the MPI parallel programming; understand the basic principle of PSO and know how to apply; understand the nature and life of the traveling salesman problem in which the problem can be transformed into traveling salesman problem; learn how to MPI on the optimization of particleswarm Optimization for Traveling Salesman problem. And the optimization method described in detail.Use C ++ Realized exchange operator and swap sequence PSO improve and solve the traveling salesman problem. And particle swarm optimization algorithm parameters were studied, selected particle swarm optimization algorithm to solve the traveling salesman problem higher efficiency parameters.This paper describes the MPI parallel programming; understand the basic principle of PSO and know how to apply; understand the nature and life of the traveling salesman problem in which the problem can be transformed into traveling salesman problem; learn how to MPI on the optimization of particle swarm Optimization for Traveling Salesman problem. And the optimization method described in detail.Use C ++ Realized exchange operator and swap sequence PSO improve and solve the traveling salesman problem. And particle swarm optimization algorithm parameters were studied, selected particle swarm optimization algorithm to solve the traveling salesman problem higher efficiency parameters.Keywords：MPI；TSP；PSO引言20世纪80年代以来,工业生产过程朝着连续、大型、综合化的方向发展，形成了复杂的生产过程，各类工程问题的优化计算越来越成为人们亟待解决的问题。