【摘 要】
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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
【机 构】
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东北石油大学电气信息工程学院,大庆油田有限责任公司第二采油厂规划设计研究所,中海石油中国有限公司天津分公司渤海研究院
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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
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