摘要: 在本文中,针对传统粒子群算法不适合求解离散型问题,提出了一种基于汉明距离的改进粒子群算法。该算法保留了粒子群算法的基本思想和流程,并为粒子定义了一种新型的速度表示。同时,为了使算法寻优能力更高,避免迭代过程陷入局部最优无法跳出,设计了2-opt和3-opt算子,结合随机贪婪规则,使求解质量更高,收敛更快。在算法后期,为了增大粒子在整体解空间中的全局搜索能力,采用一部分粒子重新生成的方式去重新探索解空间。为了验证算法的有效性,本文采用了众多TSP标准算例进行测试。结果表明,对于小规模TSP问题,该算法可以找到历史最优解;对于大规模TSP问题,也可以找到满意解,与已知最优解之间偏差度较小。
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