华侨大学学报（自然科学版）
華僑大學學報（自然科學版）
화교대학학보（자연과학판）
Journal of Huaqiao University (Natural Science)
2015年
6期
645-649
,共5页
离散旅行商问题%遗传算法%粒子群算法%自适应%启发策略
離散旅行商問題%遺傳算法%粒子群算法%自適應%啟髮策略
리산여행상문제%유전산법%입자군산법%자괄응%계발책략
genetic algorithm%particle swarm optimization algorithm%self-adaptive%heuristic strategy
针对粒子群算法直接用于求解离散旅行商优化问题会存在诸多困难，通过分析粒子群算法、遗传算法各自优缺点，将粒子群算法、遗传算法有效结合组成混合算法用于求解离散旅行商问题。混合的目的在于保持两种算法各自的优点，并有效地避免各算法原有的不足。对3个不同规模的巡回旅行商问题进行实验，结果表明：混合算法提升了算法的局部搜索能力。
針對粒子群算法直接用于求解離散旅行商優化問題會存在諸多睏難，通過分析粒子群算法、遺傳算法各自優缺點，將粒子群算法、遺傳算法有效結閤組成混閤算法用于求解離散旅行商問題。混閤的目的在于保持兩種算法各自的優點，併有效地避免各算法原有的不足。對3箇不同規模的巡迴旅行商問題進行實驗，結果錶明：混閤算法提升瞭算法的跼部搜索能力。
침대입자군산법직접용우구해리산여행상우화문제회존재제다곤난，통과분석입자군산법、유전산법각자우결점，장입자군산법、유전산법유효결합조성혼합산법용우구해리산여행상문제。혼합적목적재우보지량충산법각자적우점，병유효지피면각산법원유적불족。대3개불동규모적순회여행상문제진행실험，결과표명：혼합산법제승료산법적국부수색능력。
There are many difficulties when particle swarm optimization is used directly to solve discrete travelling sales-man problem (TSP)optimization problems.Therefore,we analyze the advantages and disadvantages of particle swarm optimization algorithm and genetic algorithm,and then mix them to be an effective algorithm to solve discrete TSP.The purpose of combination is to keep the original advantages of the two kinds of algorithms and to avoid the existing deficien-cies.We conduct some experiments on the 3 TSP problems different scales.The result shows that the hybrid algorithm can highly improve the local search ability of algorithm.
