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用粒子群算法求解旅行商问题，实现离散与连续的转化，充分发挥粒子群算法优势！！！！！！！！！！！！！！！！！！

分析了软件测试中测试用例自动生成技术的发展现状和粒子群优化算法的基本原理及实现步骤,并详细研究了几种重要的改进的粒子群优化算法。在此基础上,改进了基本粒子群优化算法,提出了基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成系统框架,并给出了基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成算法。 最后,采用matlab语言编程实现了基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成算法,用具体实例对其进行了实验,并对结果数据进行了分析。 本文提出的基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成算法具有简单、易实现、设置参数少和收敛速度快等特点。 实验结果表明,使用本文提出的算法测试用例自动生成的效果明显优于遗传算法等测试用例自动生成算法。 本文提出的基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成算法提高了测试用例自动生成的效率,但该算法只实现了数值类型的数据,而且还存在手动操作问题,这将是作者下一步的主要研究方向。 还有些内容自己去www.YiFanglunwen.com看看。大概就是这些，比较浅显易懂的。

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基于改进粒子群算法的车间作业调度问题研究

粒子群算法解决TSP问题，包含所有matlab程序

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改进粒子群算法求解TSP问题，盛景军，王勇，在运用粒子群算法求解TSP问题时，针对粒子迭代、速度不能简单地采用连续量的运算法则进行计算的特点，通过构造插入因子，定义插入