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文档介绍：重庆师范大学硕士学位论文


改进粒子群算法最优路径的研究










硕士研究生：朱伟丰
指导教师：王洪春 教授
学科专业：系统分析与集成
所在学院：数学学院








重庆师范大学

二〇一四年六月
A Thesis Submitted to Chongqing Normal University in
Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of
Master 


An optimal path base on improved Particle
Swarm Algorithm







Candidate：Zhu Weifeng
Supervisor：Wang Hongchun Professor
Major：System Analysis and Integration
College：College of Mathematics
 





Chongqing Normal University 
 
June,2014
改进粒子群算法最优路径的研究

摘 要

粒子群算法是一种常用的生物模仿的智能计算方法，指的是先把每个优化问
题要求或所需要的解看成搜索空间中的一个粒子，所有粒子都在被一个优化条件
来决定它们的适应性并且粒子有一个决定它们的飞行方向和速率的速度，粒子们
追随当前最优粒子在解空间的搜索。由于粒子具有运动方向和速度的随机性，使
得对单个粒子来说比较简单，但是对于粒子群来说是一个非常复杂的问题，再加
上粒子群算法在应用时，对于每一类问题都要根据实际问题的情况进行改善。这
些原因导致无论在理论上还是实际应用中都得到了充分的探讨与应用。在理论上
研究分析算法模型的收敛性及收敛效率，而在实际中通过应用来反映改善后的效
果。随着研究者的越来越多，到现在粒子群算法的理论也得到进一步的完善，但
是由于优化问题的多样性与要求的准确度提高，对于每一类粒子群算法存在着各
自的缺陷。需要根据优化问题具体特征来选择合适改善粒子群算法。
首先本文介绍了一些基本的图论和粒子群算法，包括了这些粒子群算法的步骤
以及对它们在处理优化问题的过程中表现出来的优点与缺点，然后根据这些算法