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[期刊论文] 作者：徐福强, 邹德旋, 章猛, 罗鸿赟,
来源：智能计算机与应用 年份：2022
针对混合粒子群算法在求解旅行商问题（TSP）时容易陷入局部最优导致解的质量下降的情况，提出一种改进的混合粒子群算法。通过基于贪心策略的粒子初始化操作，使得初始搜索空间质量提高；加入动态学习概率来平衡粒子群算法中的个体学习和群体学习；在个体学习和群体学习中......
[期刊论文] 作者：刘树赵, 邹德旋, 罗鸿赟, 张慧峰, 李梦迪,
来源：计算机时代 年份：2020
针对传统遗传算法求解旅行商问题收敛速度慢且不稳定的问题，提出了一种改进遗传算法（Improved genetic algorithms, IGA）。通过邻域搜索算法对初始化种群进行优化；设计了一种自适应调节的交叉和变异概率；加入了Metropolis准则，以一定概率接受劣解，提高跳出局部最优的能......
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