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

针对标准粒子群算法在优化过程中受初始值影响较大且容易陷入局部极值的缺陷，将鱼群算法中聚群行为的基本思想引入粒子群算法中，据此建立了粒子中心的基本概念，并利用粒子的聚群特性调整粒子的飞行方向与目标位置，从而提出了一种新的混合粒子群算法，旨在改进原粒子群算法的全局收敛能力。为了检验混合粒子群算法的优化特性，采用三种典型的标准函数对五种现行智能算法进行了多方面的测试和比较。实验结果表明，新算法具有良好的搜索精度与速度，有效弥补了标准粒子群算法局部收敛和鱼群算法精度不高的双重缺陷，适用于解决复杂函数优化问题。

混合粒子群非线性系数matlab代码

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。

利用遗传，模拟退火以及粒子群算法来求解TSP问题

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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.

多关节机械臂路径规划是一个高度受限的非线性优化问题，很难找到单一的优化解。提出一种基于单纯形算法和粒子群算法的混合算法，以解决机械臂的路径规划问题。仿真试验表明，相较于常规的A*算法，该混合算法具有更高的求解精度。

【TSP】基于混合粒子群求解TSP问题matlab源码.md

提出了一种通过改进全局最优位置粒子寻优策略而提高粒子群优化计算效率的混合粒子群优化算法