基于混合蛙跳粒子群算法的TSP问题求解

• 作者: 康朝海 张永丰 李鹏娜 陈建玲
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 混合蛙跳算法 粒子群算法 TSP问题 交叉变异
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 电子科学与工程
• 页码范围: 498-506
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 4932字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2017.05.005

摘要

为提高粒子群算法求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的性能,在算法搜索初期,将混合蛙跳算法和粒子群算法相融合,针对初始粒子群随意性大、粒子分布不均的问题,利用混合蛙跳算法的分组策略将种群分组,采用改进的蛙跳更新公式优化次优个体,并抽取各层次个体得到新种群,从而提高最优个体的获得速度;在算法后期,引入3重交叉策略和基于疏密性的引导变异操作,解决粒子多样性降低、易陷入局部最优的问题.利用改进算法求解TSP问题,并与其他算法进行对比.结果表明,改进算法是有效的且性能优于其他算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康朝海	东北石油大学电气信息工程学院	32	64	5.0	6.0
2	张永丰	大庆油田有限责任公司第二采油厂规划设计研究所	8	20	2.0	4.0
3	陈建玲	中海石油(中国)有限公司天津分公司渤海研究院	12	73	2.0	8.0
4	李鹏娜	东北石油大学电气信息工程学院	2	12	1.0	2.0