【TSP问题】基于混沌粒子群算法求解旅行商问题matlab源码.pdf

混沌粒子群寻优算法和各种常见的混沌吸引子程序，适合新手学习。。。。。。

混沌粒子群优化算法，及其该算法的简单应用

有限脉冲响应(FIR)数字滤波器的设计，实质上是一个多参数优化问题。将粒子群优化算法与混沌相结合来设计FIR数字滤波器，并用该方法设计了一个高通滤波器。与用Parks-McClellan算法设计得到的高通滤波器进行对比发现，基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的FIR滤波器通带波动小，阻带衰减大，从而证明了该算法的有效性和优越性。

混沌理论与粒子群优化算法的结合，提升优化的性能和效果

加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值。对此，针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数，采用基于Lozi映射的粒子群（PSO）算法来搜索最优目标函数值。迭代过程中，通过分别映射PSO个体最优位置，把产生的混沌序列中的最优解分别逆运算取代当前个体最优位置，引入混沌机制，以混沌变量的遍历性改进粒子群算法，提高全局搜索能力，避免过早陷入局部最优。将其应用于某玩具企业原料月消耗量预测，结果表明了文中所提方法的有效性。

无功优化算法，为进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题 ， 利用混沌优化具有 “ 奇异吸 引子 ” 的特性 ， 在解空间进一步搜索 ， 两者的结合可以更有效地搜索到全局最优解 。

针对现代物流配送路径优化中物流成本控制、配送效率和计算效率提高等问题，提出了一种基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法。通过分析现代物流配送特点和配送路径优化影响因素，建立综合反映配送效率、成本、客户需求等因素的物流配送指标体系；依据物流配送指标体系，基于信息熵建立综合考虑主观和客观因素的物流配送路径优化问题的目标函数；最后为提高计算搜索效率提出一种基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法，并进行仿真验证。通过实例仿真表明，基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化方法可以有效解决物流配送路径选择问题。

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