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文章借鉴了贪心算法的思想产生初始种群,重新定义了粒子的位置、速度等,提出了适合求解旅行商问题的基于k-means的改进粒子群算法。两个种群同时寻优,种群个体最优之间以一定概率进行交叉,减小算法陷入局部最优的概率,提高粒子向更好解进化的速度。实验证明,改进后的粒子群算法能有效地求解TSP问题。
基于k-means的改进粒子群算法求解TSP问题
【摘 要】
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文章借鉴了贪心算法的思想产生初始种群,重新定义了粒子的位置、速度等,提出了适合求解旅行商问题的基于k-means的改进粒子群算法。两个种群同时寻优,种群个体最优之间以一定
【机 构】
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河池学院计信系
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2012年09期
【基金项目】
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申请人：易云飞,项目名称：基于改进伊藤算法的智能仿真优化问题研究,基金颁发部门：广西科技厅（2011GXNSFB018074）
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