粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法,由Kennedy和Eberhart于1995年提出,模拟了群体中个体间的交互和学习过程。在“参考-PSO for 3 Models.rar”压缩包中,PSO被应用于解决旅行商问题(TSP)、二次分配问题(QAP)和0-1背包问题。其中,TSP要求找到访问一系列城市的最短路径,QAP涉及设施与位置的最优匹配,0-1背包问题则是在不超过背包容量的前提下选择物品以最大化总价值。改进的PSO算法引入了惯性权重、动态调整最佳位置以及自适应学习因子等策略,以提高性能和适应性。
粒子群优化算法在解决三种经典问题中的应用
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