61、智能算法在旅行商与营销决策问题中的应用

智能算法在旅行商与营销决策问题中的应用

在当今的商业和数学领域，优化问题一直是研究的热点。旅行商问题（TSP）和综合营销中的策略选择问题，都需要高效的算法来寻找最优解。本文将介绍两种智能算法在这两个问题中的应用，分别是基于局部搜索策略的进化算法解决旅行商问题，以及多目标粒子群优化算法在综合营销方法选择中的应用。

基于局部搜索策略的进化算法解决旅行商问题

旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条遍历所有城市且每个城市仅访问一次，最后回到起始城市的最短路径。为了验证算法的有效性，选择了TSPLIB中的八个样本进行实验。

• 实验设置
  • 参数设定 ：程序对每个样本执行15次，设定种群大小 pop_size = 50 ，交叉概率 pc = 0.25 ，反转概率 pm = 0.02 ，初始种群中的粒子随机选择。
  • 实验结果 ：实验结果如表1所示。
    | 样本 | 当前最佳结果 | 我们的最佳结果 | 我们的最差结果 | 我们的平均结果 |
    | — | — | — | — | — |
    | Burma14 | 3323 | 3323 | 3450 | 3397.14 |
    | Bayg29 | 1610 | 1610 | 1628 | 1619.45 |
    | Eil51 | 426 | 426 | 438 | 432.28 |
    | Eil76 | 538 | 544 |