第五届挑战杯广西大学生课外学术科技作品申报书序号: 编码: 第五届挑战杯广西大学生课外学术科技作品竞赛作品申报书作品名称:基于k-means的改进粒子群算法求解TSP问题 学校全称: 河池学院 申报者(集体名称): 陈国鸿
改进的粒子群算法求解置换流水车间调度问题摘要:针对置换流水车间调度问题提出了一种改进的粒子群算法进行求解改进算法引入了判断粒子群早熟的方法并在发现粒子群早熟后采用逆转策略对种群最优粒子进行变异利用模拟退火思想概率接收新的最优粒子种群最优粒子的改变会引导粒子群跳出局部极值的约束从而克服粒子群的早熟状态通过对置换流水车间调度问题中car系列和rec系列部分基准数据的测试证明了该算法的有效性关键词:粒子
一种改进粒子群优化算法在入侵检测中的应用河北省教育厅基金资助项目(项目编号:2007493)卢辉斌1孙金伟2(1.燕山大学 信息科学与工程学院河北 秦皇岛 0660042.燕山大学 信息科学与工程学院河北 秦皇岛 066004)摘 要:针对现有的粒子群优化(PSO)算法大多存在早熟收敛容易陷入局部最优值的问题提出了一种新的协同粒子群优化(CPSO)算法该算法拥有两个子群一个用于全局搜索始终保
第33 卷 第 1 期
模拟退火算法求解TSP问题: HYPERLINK mailto:ymhui2 ymhui HYPERLINK :.vckbasecodedowncode.aspid=2699 下载源代码一问题描述 旅行商问题即TSP问题(Travelling Salesman Problem)是数学领域中著名问题之一假设有一个旅行商人要拜访n个城市他必须
第27 卷第9 期
模拟退火算法的应用 —Travelling Salesman Problem 作为模拟退火算法应用讨论货郎担问题(Travelling Salesman Problem简记为TSP):设有n个城市用数码1…n代表城市i和城市j之间的距离为d(ij) i j=1…n.TSP问题是要找遍访每个域市恰好一次的一条回路且其路
粒子群优化算法又称微粒群算法是由Kenney和Eberhart等于1995年开发的一种进化计算技术它是一种基于迭代的优化工具PSO算法最初是为了图形化的模拟鸟群优美而不可预测的运动而通过对动物社会行为的观察发现在群体中对信息的社会共享提供一个演化的优势并以此作为开发算法的基础通过加入近邻的速度匹配并考虑了多维搜索和根据距离的加速形成了PSO的最初版本[3]之后引入了惯性权重w来更好的控制开发
【】蚁群算法TSP(旅行商问题)通用matlab程序[code]function [R_bestL_bestL_aveShortest_RouteShortest_Length]=ACATSPC_maxmAlphaBetaRhoQ)========================================================================= Ant
遗传算法求解TSP问题MATLAB实现摘要:旅行商问题(TSP)是一个经典的优化组合问题本文采用遗传算法来求解TSP问题深入讨论了遗传算法解决TSP问题的求解过程并通过MATLAB对算法进行了实现最后对实验结果进行分析并与粒子群算法进行对比和分析关键字:TSP遗传算法粒子群算法0.引言旅行商问题是一个经典的优化组合问题它可以扩展到很多问题如电路布线输油管路铺设等但是由于TSP问题的可行解数目
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