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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VNS（混合搜索算法）的PSO算法（的群体）解决一种有效解决对抗中的任务分配问题，新算法群范围内收敛问题 混合粒子群优化算法 VNS（混合算法搜索算法）的PSO算法（群体，变体）解决方案有效解决对抗中组的任务分配问题，新的区域范围内收敛问题的优化问题

大数据-算法-解优化问题的混合粒子群算法.pdf

基于混合粒子群的TSP搜索算法：粒子群优化算法结合遗传算法的交叉变异算子应用于TSP问题中，能够取得不错的效果。

结合粒子群优化算法（PSO）和引力搜索算法（GSA），提出了一种新的基于种群的混合算法（PSOGSA）。主要思想是将 PSO 中的开发能力与 GSA 中的探索能力相结合，以综合两种算法的优势。一些基准测试函数用于将混合算法与标准 PSO 和 GSA 算法进行比较，以得出最佳解决方案。 论文: A New Hybrid PSOGSA Algorithm for Function Optimization, in IEEE International Conference on Computer and Information Application (ICCIA 2010), 中国, 2010, pp.374-377, DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ICCIA .2010.6141614

二元混合粒子群优化和引力搜索算法（BPSOGSA）.zip 本次提交包括混合 PSOGSA 的二进制版本，称为 BPSOGSA，用于解决二进制优化问题。 代码用于以下论文： S. Mirjalili, G.-G。Wang, LS Coelho，使用混合粒子群优化和引力搜索算法的二元优化神经计算和应用，出版中，2014，Springer，DOI：http ://dx.doi.org/10.1007/s00521-014-1629-6

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