文章摘要
引用本文:严坤妹.基于Prüfer数的离散粒子群优化算法在TSP问题中的应用[J].福州大学学报(自然科学版),2017,45(1):147~150
基于Prüfer数的离散粒子群优化算法在TSP问题中的应用
A discrete particle swarm optimization algorithm based on Prüfer number for the application of the TSP problem
  
DOI:10.7631/issn.1000-2243.2017.01.0147
中文关键词: 旅行商问题  Prüfer数编码  粒子群优化算法  度约束最小生成树
英文关键词: travelling salesman problem  Prüfer number coding  particle swarm optimization  degrees constraints minimum spanning tree
基金项目:
作者单位
严坤妹 福建商学院基础部福建 福州 350012 
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中文摘要:
      通过引入Prüfer数编码、归一化运算、粒子的位置矩阵进行模糊化等操作,将连续型粒子群优化算法改造为离散化PSO. 并通过构造旅行商问题的度约束最小生成树,利用DCMST的模糊离散粒子群算法求出最优解. 采用 TSP的测试实例进行仿真实验,证明算法的有效性与实用性.
英文摘要:
      The Prüfer number coding mechanism,the normalized operation,and the fuzzification of the particle's position matrix are designed for transform the continuous PSO into discrete PSO in this paper. Then the fuzzy discrete particle swarm optimization algorithm of degree-constrained minimum spanning tree (DCMST) is designed to solve the travelling salesman problem (TSP) . The benchmark for TSP is simulated and the simulation results show the effectiveness of the algorithm.
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