Matlab混合粒子群算法求解TSP问题matlab代码实例（带注释）

针对求解资源受限项目调度问题（RCPSP），提出了基于差分进化（DE）的混合粒子群算法（PSODE）。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制，使信息能够在两个种群中传递，以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数和具体算例进行检验，结果表明PSODE算法可以较好地解决RCPS问题。

遗传算法中的交叉和变异思想恰好能应用到此处，比如说个体粒子先和个体最优交叉产生一个新的粒子，当然这里如果新产生的粒子没有原来粒子好，我们就舍弃这个新的粒子；与个体最优交叉完后，新的粒子还需与群体最优交叉，同样如果新产生的粒子没有原来粒子好，我们就舍弃这个新的粒子；交叉操作结束后，对新的粒子进行变异操作，同样如果新产生的粒子没有原来粒子好，我们就舍弃这个新的粒子。一直重复上述操作直至循环结束，最终输出群体最优粒子就是搜索过程中搜索到的最优粒子。

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大数据-算法-解优化问题的混合粒子群算法.pdf

详细介绍了混合粒子群算法极其应用研究方面的资料， 对粒子群算法研究有一定的启发作用

用混合粒子群算法求解TSP问题，自带GUI界面，共有９中算法，可解决各种TSP问题

阐述了装配线平衡问题类型及其平衡求解的相关算法，给出了装配线第二类平衡问题的数学描述。在分析用标准粒子群优化算法求解装配线第二类平衡问题的缺陷基础上，利用粒子群优化算法所具有的全局搜索能力和高搜索效率以及模拟退火算法所具有的局部搜索能力，提出了采用粒子群和模拟退火的混合算法求解第二类平衡问题的方法，并给出了求解流程。应用实例证明，用混合粒子群优化算法比标准粒子群优化算法求解第二类平衡问题能获得更优的结果。

matlab源码

摘要：本文提出了一种混合的元启发式方法HDCPSO 用于求解置换流水车间调度问题中的最小化完成时间.该算法将粒子群算法和迭代贪心算法( Iterative Greedy, IG) 相结合, 利用IG 算法中的作业毁坏( Destruction) 和构造( Construction) 操作来对粒子进行变异, 降低群体发生早熟的可能. 引入了个体徘徊概念, 用来控制个体变异. 此外, 通过基于插入的邻域搜索来提高个体的局部搜索能力. 最后, 提出了群体的重新初始化机制来进一步避免早熟收敛的发生.本文算法在不同规模的问题实例上与其他几个具有代表性的算法进行了比较, 实验结果表明, 无论是在求解质量还是稳定性方面都优于其他算法.