[其他资源] 论文研究-基于PSO-GA混合算法时间优化的旅行商问题研究.pdf

[复制链接]

字体大小: 正常放大

1047521767

1178 主题	15 听众	1万积分

TA的每日心情

	开心 2023-7-31 10:17

签到天数: 198 天

[LV.7]常住居民III

自我介绍: 数学中国浅夏

电梯直达

1^#

发表于 2021-12-22 11:36 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

论文研究-基于PSO-GA混合算法时间优化的旅行商问题研究.pdf
为了给游客提供更好的路径推送服务，针对经典的TSP进行了延伸研究，提出了一种时间优化的旅行商问题（time optimal TSP，TOTSP），旨在寻找一条旅行时间最短的游览路径推送给游客来节省游客的旅行时间。通过混合粒子群遗传算法（PSO-GA）对提出的问题进行仿真实验，并将旅行时间作为PSO-GA的目标函数，其中的旅行时间包括游客在景点之间行走的时间、游客在每个景点排队等待的时间以及游客在每个景点游玩需要的时间三个部分。仿真实验对比了PSO-GA求出的最短旅行时间和所需的CPU执行时间与遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）求出的结果。仿真实验表明，PSO-GA在解决TOTSP上有较好的性能。