基于PSO-GA混合算法的旅行商问题时间优化研究：实验对比与性能分析

本文研究的是"基于PSO-GA混合算法时间优化的旅行商问题"（Time Optimal Traveling Salesman Problem, TOTSP），这是一个在旅游路径推荐服务中的实际应用问题。TSP是经典组合优化问题，通常关注的是找到一条访问所有景点并返回起点的最短路径。然而，本研究扩展了这一问题，着重于寻找一条能够最小化旅行总时间的路径，这包括行走时间、排队等待时间和游玩时间三个部分，以提高游客的旅行体验。 作者们采用了一种混合的优化算法策略，即粒子群优化（PSO）与遗传算法（GA）的结合（PSO-GA），将旅行时间作为目标函数。PSO是一种模仿鸟群觅食行为的搜索算法，而GA则是通过模拟自然选择和遗传机制进行搜索。在这个混合算法中，PSO负责快速探索解空间，而GA则用于逐步改进和优化解决方案。 实验部分展示了PSO-GA在解决TOTSP问题上的优越性。通过与传统算法如GA和蚁群算法（ACO）进行比较，结果显示PSO-GA在找到最短旅行时间的同时，具有更优秀的CPU执行效率，这意味着它不仅能够提供最佳路径，而且在实际运行时的效率更高。 该研究对于旅游业具有重要意义，因为它提供了更为精准的路径规划方案，有助于旅行社或在线平台根据游客的实际需求提供个性化服务，从而提升游客满意度。此外，研究还探讨了如何将复杂优化算法应用于实际问题，为其他领域，如物流、路线规划等，提供了新的优化思路。 该论文的研究背景得到了国家科技支撑计划和安徽省自主创新专项资金的支持，表明其在学术界和工业界都受到了关注。作者团队由四位研究人员组成，他们分别在智能信息处理、WLAN室内定位、定位算法和智能优化算法等领域有着扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，这篇文章的主要贡献在于提出了一种基于混合PSO-GA的时间优化旅行商问题解决方案，并通过实验证明了其在提升游客旅行效率方面的优势，为路径规划领域的研究和发展提供了新的视角。