融合蚁群与模糊自适应PSO的TSP求解策略：性能优化与大规模应用

本文档深入探讨了一种融合蚁群算法和粒子群算法的新型混合方法，旨在解决旅行商问题(TSP)中的复杂规模挑战。该研究由张海俊和王波在2015年发表于《计算机工程与应用》杂志上，论文编号51（16）：117-120。 论文的核心贡献在于构建了一个结合了惯性权值模糊自适应调整模型的混合算法。粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)借鉴了鸟类觅食行为，而蚁群算法(ACO)则模拟了蚂蚁寻找最短路径的过程。传统的PSO算法虽然简单且参数易于调整，但存在容易过早收敛、陷入局部最优的问题。而蚁群算法在大规模问题上的初始信息素不足和搜索速度慢也限制了其性能。 作者针对这些局限，提出了一种改进策略。他们设计了一个参数自动调节机制，使得在搜索初期，惯性权重参数ω会自动增大，增强算法的全局搜索能力，帮助避免局部最优。随着搜索进程的推进，ω值逐渐减小，使得算法转向更强的局部搜索，从而实现全局与局部搜索的动态平衡。 通过大量的仿真实验，作者证明了这种融合算法在求解TSP问题上表现出色，其搜索能力超越了同类算法和传统的PSO或ACO算法。尤其是在处理大规模TSP问题时，改进后的混合算法展示了满意的效果，克服了单一算法的局限，实现了更高效的寻优。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的方法，通过模糊自适应调整策略，巧妙地结合了蚁群算法和粒子群算法的优势，为旅行商问题的求解开辟了新的途径，对群体智能优化算法的研究有着重要的理论价值和实际应用意义。