TSP问题的智能优化算法研究  

Optionmization Algorithm of Trveling Sales Problem

作　　者：李亮[1] 孙玉秋[1] 

机构地区：[1]长江大学信息与数学学院,湖北荆州434023

出　　处：《科教导刊》2011年第6期100-102,共3页The Guide Of Science & Education

摘　　要：智能优化算法比较常见的有模拟退火算法、遗传算法、人工鱼群算法,神经网络算法等.本文主要对前三种算法优化性能进行研究.首先介绍了三种算法的基本原理,然后总结了各自的优缺点并从原理和参数两个方面对三种算法进行了对比分析,以经典NP难题--TSP为例进行了仿真研究给出了未来针对TSP 问题的研究重点.This paper proposes the three optionmization algorithm： simulated annealing algorithm, genetic algorithm and artificial fish swarm algorithm. At first, this paper will introduce algorithm basic principle, and then the advantages and disadvantages are provided, meanwhile it discusses and compare principle and parameters of the three algorithm, the experiment results show that the algorithm and get the emphases of research in the future are given as well.

关 键 词：智能优化算法 旅行商 人工鱼群算法 模拟退火算法 遗传算法 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]