Detta papper presenterar en ny hybridalgoritm baserad på partikel svärm optimering (PSO) och noising metaheuristics för att lösa den enda källan kortaste-pat problem (SPP) vanligt förekommande i grafteori. Denna hybridsökprocess kombinerar PSO för att iterativt hitta en population av bättre lösningar och bullermetod för att diversifiera söksystemet för att lösa detta problem. Ett nytt system för kodning/avkodning baserat på heuristik har utarbetats för att representera SPP-parametrarna som partikel i PSO. Buller-metod-baserad metaheuristics (buller lokal sökning) har införlivats för att öka den övergripande sökeffektiviteten. I synnerhet består en iteration av den föreslagna hybridalgoritmen av en standard PSO iteration och få försök av noising system tillämpas på varje bättre / förbättrad partikel för lokal sökning, där grannskapet av varje sådan partikel är bullrig utforskas med en elementär omvandling av partikeln för att undkomma eventuella lokala minima och diversifiera sökningen. Simuleringsresultat på flera nätverk med slumpmässiga topologier används för att illustrera effektiviteten hos den föreslagna hybridalgoritmen för kortaste möjliga beräkning. Den föreslagna algoritmen kan användas som plattform för att lösa andra NP-hårda SPP.
Ammar m.fl. REF har föreslagit en ny hybridalgoritm baserad på PSO och nosing meta-heuristic för beräkning av kortaste vägar i nätverket.
Efficient Computation of Shortest Paths in Networks Using Particle Swarm Optimization and Noising Metaheuristics
{'venue': None, 'journal': 'Discrete Dynamics in Nature and Society', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}