【摘 要】
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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
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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.
By introducing Prüfer coding, normalization operation and fuzzy matrices of position matrices, continuous PSO is transformed into discrete PSO. By constructing degree-constrained minimum spanning tree problem for traveling salesman problem and using DCMST Fuzzy discrete particle swarm optimization algorithm to find the optimal solution.Test examples of TSP simulation experiments to prove the effectiveness and practicality of the algorithm.
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