1、“.....是随机生成的在区间，上的随机数。而混合粒子群算法在保留粒子群算法原本的性质之外，通过引入遗传算法中的交叉变异的方式，粒子与求得最优解的过程。探讨问题中混合粒子群算法的应用运筹学论文。基本粒子群优化算法在问题中，每个粒子都代表了遍历所有城市的方案，算法的目的是从中找出最符合实验要求的遍历路线。每个粒子都有自己的位置以及运动的速度，依靠速度可以调整粒子遍历城市的方案，最终将粒子的信息进行转化就探讨问题中混合粒子群算法的应用运筹学论文，王宇嘉求解复杂旅行商问题的混合粒子群算法轻工机械，张超粒子群算法与蚁群算法的改进研究西安工程大学，侯颖，何建军，米阁，谢日华，何汶俊基于混合粒子群算法求解问题电子测试，王玮，吴天红，姜英姿......”。

2、“.....。速度调整公式的第项是依据自身并不会明显改变路径的最优值。比较占用时间，蚁群算法平均占用，混合粒子群算法平均占用，可以看出混合粒子群算法的占用时间略长。结语本文对提出基于遗传算法思想的混合粒子群算法进行实例分析，应用于般的问题，并与蚁群算法的实验进行对比。仿真结果表明，混合粒子群算法在实际应用中能适当调整参数来寻找算法对待此类问题的般规律。表两种算法测试结果根据实验结果，根据寻找出路径的长度来看，能够发现使用混合粒子群算法求解的结果整体优于蚁群算法，在调整参数的过程中，发现蚁群算法中蚂蚁数量的增加会明显增加计算的时间，而混合粒子群算法粒子数量的增加并不会给计算机带来过大的负担......”。

3、“.....通过变异的形式去实现更多不同的遍历方式，从而增加遍历方式的多样性。当变异后的粒子适应度优于原来的粒子则完成更新过程，否则保持原来的粒子状态。仿真结果将搜集的个城市的数据作为本文问题的实验数据，分别使用混合粒子群算法和蚁群算法进行优化计算。复的情况，使用个体中未包括的城市编号去代替原本重复出现的城市。关键词实例分析旅行商问题混合粒子群蚁群算法运筹学遗传算法粒子群优化算法是种基于群体的进化算法，每组粒子在设定空间中都是所研究的优化问题的个解。由于具有快速搜索的能力，并且参数设置简单而得到了广泛的应用。但也存在全局搜索。结语本文对提出基于遗传算法思想的混合粒子群算法进行实例分析，应用于般的问题，并与蚁群算法的实验进行对比。仿真结果表明......”。

4、“.....在增加问题的复杂度之后，般的蚁群算法会大大增加计算时间，而混合粒子群算法则能够较好地解决这问题，实现了算法改进的结果整体优于蚁群算法，在调整参数的过程中，发现蚁群算法中蚂蚁数量的增加会明显增加计算的时间，而混合粒子群算法粒子数量的增加并不会给计算机带来过大的负担，整体多次实验中收敛时间以及实验结果也能够验证出其优越性。比较混合粒子群算法不同进化次数下的最优解以及收敛速度，发现该算法基本在代以后优于原来的粒子则完成更新过程，否则保持原来的粒子状态。仿真结果将搜集的个城市的数据作为本文问题的实验数据，分别使用混合粒子群算法和蚁群算法进行优化计算。在考虑到时间和结果的最优性，对进行初步的参数调试之后......”。

5、“.....粒子数设定蚁群算法最大迭代次数探讨问题中混合粒子群算法的应用运筹学论文力弱，容易陷入局部最优的缺点，在算法后期种群的多样性会降低等问题。交叉操作个体通过和个体极值和群体极值交叉来更新，交叉方法采用整数交叉法。既能够定程度上保证粒子的独立性质，又能够保证粒子所反映出的方案是可行的。若交叉后存在位置重复的情况，使用个体中未包括的城市编号去代替原本重复出现的城何汶俊基于混合粒子群算法求解问题电子测试，王玮，吴天红，姜英姿，史平混合粒子群算法在问题中的研究中国新通信，。交叉操作个体通过和个体极值和群体极值交叉来更新，交叉方法采用整数交叉法。既能够定程度上保证粒子的独立性质，又能够保证粒子所反映出的方案是可行的。若交叉后存在位置要程度的正常数......”。

6、“.....上的随机数。速度调整公式的第项是依据自身的速度通过的值来调整对下刻的影响沉程度，第项是利用粒子自身的历史信息来改变粒子的运动方向和速度，第项是学习相领粒子的信息，不断向最优粒子靠近的过程。算法的基本思想就是利用个体与群体的信息不断预期效果。图两种算法最优路径图参考文献李俊纬物流配送问题的研究哈尔滨工业大学，段佳炜混合粒子群算法在云计算任务调度中的应用研究大连交通大学，朱莹莹，王宇嘉求解复杂旅行商问题的混合粒子群算法轻工机械，张超粒子群算法与蚁群算法的改进研究西安工程大学，侯颖，何建军，米阁，谢日华能完成收敛，并且随着进化次数增加，能够得到更加理想的最优解。对于收敛速度，在测试中发现蚁群算法的收敛大致在代......”。

7、“.....但迭代次数的增加并不会明显改变路径的最优值。比较占用时间，蚁群算法平均占用，混合粒子群算法平均占用，可以看出混合粒子群算法的占用时间略，蚂蚁数量，信息素浓度因子，期望启发因子，信息素挥发系数，信息素强度。为了保证算法的有效性，分别使用两种算法对研究数据分别测试次。并针对实验结果适当调整参数来寻找算法对待此类问题的般规律。表两种算法测试结果根据实验结果，根据寻找出路径的长度来看，能够发现使用混合粒子群算法求行学习和调整，而其中的参数增强了算法的灵活性，可以调整参数使算法更适用于不同问题求得最优解的过程。探讨问题中混合粒子群算法的应用运筹学论文。变异操作变异方法采用个体内部两位互换方法，通过变异的形式去实现更多不同的遍历方式......”。

8、“.....当变异后的粒子适应探讨问题中混合粒子群算法的应用运筹学论文的最优值和整个粒子群体遍历城市得到的最优值来调整目前所在的位置。通过不断搜索逼近最优解，从而获得最终的解决方案。对应粒子的位置和速度计算公式式中，表示在第次迭代中第个粒子在第维上的速度，为惯性权重，是第个粒子在维上的个体极值，是全局极值，是调节调节个体极值与全局极值相对体极值与群体极值交叉以及自身的变异来对粒子种群的多样性问题进行改进，直接对粒子携带遍历城市的信息进行交叉变异处理，从而直接改变粒子原本想要表达的遍历方案，从而搜索最优解。探讨问题中混合粒子群算法的应用运筹学论文。基本粒子群优化算法在问题中，每个粒子都代表了遍历所有城市的够得到最终遍历所有城市的方案......”。

9、“.....通过不断的迭代最终的最优解。每次的迭代过程中，粒子需要依靠个体遍历城市的最优值和整个粒子群体遍历城市得到的最优值来调整目前所在的位置。通过不断搜索逼近最优解，从而获得最终的解决方案。对应粒子的位置和速度计算公式式中，表示速度通过的值来调整对下刻的影响沉程度，第项是利用粒子自身的历史信息来改变粒子的运动方向和速度，第项是学习相领粒子的信息，不断向最优粒子靠近的过程。算法的基本思想就是利用个体与群体的信息不断进行学习和调整，而其中的参数增强了算法的灵活性，可以调整参数使算法更适用于不同问得到更好的优化结果，在增加问题的复杂度之后，般的蚁群算法会大大增加计算时间，而混合粒子群算法则能够较好地解决这问题，实现了算法改进的预期效果......”。