基于k-中心点法的改进粒子群算法在旅行商问题中的应用.pdf下载

weixin_39820535 2021-10-07 10:51:03

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基于k-中心点法的改进粒子群算法在旅行商问题中的应用.pdf

适于配送车辆导航路径规划的遍历模型的改进型粒子群优化算法.pdf

车辆路径问题优化算法参考.pdf

粒子群优化算法（PSO）是一种进化计算技术，由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年提出。该算法源于对鸟群捕食行为的研究，受飞鸟集群活动规律性启发，利用群体智能建立简化模型。PSO算法属于进化算法，和模拟退火算法类似，从随机解出发，通过迭代寻找最优解，以适应度评价解的品质。与遗传算法不同，它没有“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作，而是通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优，具有实现容易、精度高、收敛快等优点，是一种并行算法。

摘要路由选择是一种基于网络层的协议，而所有流行的网络层路由选择协议都是基于以下两种典型的分布式算法之一：距离向量路由算法和链路状态路由算法。组合优化问题是人们在工程技术、科学研究和经济管理等众多领域经常遇到的问题，其中许多问题如旅行商问题、0-1背包问题、图着色问题、装箱问题等，都被证明为NP-困难问题。用确定性的优化算法求NP完全问题的最优解，其计算时间使人难以忍受或因问题的高难度而使其计算时间随问题规模的增加以指数速度延长。用近似算法如启发式算法求解得到的近似解不能保证其可行性和最优性，甚至无法知道所

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