变异概率对PSO算法求解TSP问题的影响研究  

Effect Research on Mutation Probability of Particle Swarm optimizer for Solving Traveling Salesman Problem

作　　者：刘衍民[1,2] 赵庆祯[2] 罗东升[1] 

机构地区：[1]遵义师范学院数学系,贵州遵义563002 [2]山东师范大学管理与经济学院,山东济南250014

出　　处：《遵义师范学院学报》2010年第6期99-101,共3页Journal of Zunyi Normal University

基　　金：贵州省教育厅社科项目(2007018);遵义师范学院基础教育研究项目(基07015;基07017);遵义师范学院科研资金资助项目(2007018)

摘　　要：提出了一种求解旅行商问题的改进粒子群算法,该算法引入了求解离散问题的学习机制和变异策略以提升粒子群算法求解旅行商问题的效率.通过对两个经典的测试问题(Oliver30和burma14)的仿真研究,表明不同变异概率对算法的影响,当变异概率为0.5时,算法的运行效率最高.An improved particle swarm optimizer for solving Traveling Salesman Problem（TSP） is proposed,in which the learning strategy of discrete problem and mutation operation are introduced to improve the algorithm efficiency.Finally,the different mutation probability is analyzed by two typical test problems（Oliver30 and burma14） and the conclusion of experiment shows that the probability p=0.5 has the best result.

关 键 词：旅行商问题 粒子群算法 变异概率 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]