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

• 作者: 徐向平 沈莞蔷 程毕芸 鲁海燕
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 离散粒子群优化算法 旅行商问题 优秀系数 局部搜索 混沌序列
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 138-142,149
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6|TP18
• 字数: 6013字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.01.0138

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲁海燕	江南大学理学院	22	188	8.0	13.0
2	沈莞蔷	江南大学理学院	13	67	3.0	8.0
3	程毕芸	江南大学理学院	5	93	4.0	5.0
4	徐向平	江南大学理学院	4	58	4.0	4.0