基于粒子群优化算法的TSP问题研究

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文件名称：基于粒子群优化算法的TSP问题研究
文件大小：52KB
文件格式：RAR
更新时间：2016-06-20 16:25:38
粒子群算法 TSP问题 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域

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----HoldByOdds.m(155B)
----Arrange.m(254B)
----Untitled.m(73B)
----GenerateChangeNums.m(622B)
----PathDistance.m(293B)
----PathExchange.m(413B)
----PathPlot.m(232B)
----cityPositionF.m(208KB)