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求解TSP问题的社会演化算法
引用本文:蓝晓玲,周永权,韦修喜.求解TSP问题的社会演化算法[J].计算机工程与应用,2009,45(26):46-48.
作者姓名:蓝晓玲  周永权  韦修喜
作者单位:1. 广西大学计算机与电子信息学院,南宁,530004
2. 广西民族大学数学与计算机科学学院,南宁,530006
基金项目:国家自然科学基金,广西自然科学基金,国家民委科研基金,广西研究生教育创新计划资助项目,广西民族大学科研项目启动基金 
摘    要:将社会演化算法和蚁群算法相结合,以蚁群算法作为认知主体的推理过程,再以范式的学习和更新方式获得最优解,提出一种求解TSP问题的社会演化算法。最后通过两个算例实验仿真与TSP已知最优解进行对比分析,结果表明,社会演化算法在种群规模较小,迭代次数较少的情况下也可获得TSP最优解。

关 键 词:社会演化算法  蚁群算法  旅行商问题
收稿时间:2008-10-28
修稿时间:2008-12-22  

Social evolutionary programming algorithm for TSP
LAN Xiao-ling,ZHOU Yong-quan,WEI Xiu-xi.Social evolutionary programming algorithm for TSP[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(26):46-48.
Authors:LAN Xiao-ling  ZHOU Yong-quan  WEI Xiu-xi
Affiliation:LAN Xiao-ling1,ZHOU Yong-quan2,WEI Xiu-xi1 1.College of Computer , Electronic Information,Guangxi University,Nanning 530004,China 2.College of Mathematics , Computer Science,Guangxi University for Nationalities,Nanning 530006,China
Abstract:In this paper,a method-social evolutionary programming which combines social evolutionary programming and ant colony optimization is given to solve TSP.Firstly ant colony optimization is used as cognitive agents' cognitive learning,and then the global optimum is obtained by paradigm's learning and shift.Finally two examples are compared with the optimum that has been known,the result indicates that social evolutionary programming with fewer agents and less iterative times can also converge the optimum.
Keywords:social evolutionary programming  ant colony optimization  Travelling Salesman Problem(TSP)
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