粒子群解决旅行商问题

粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，近年来在旅行商问题（TSP）中得到了广泛应用。TSP问题要求找到一条醉短的路径，让旅行商访问所有城市并返回起点，是一个典型的组合优化难题。

在PSO中，每个粒子代表一个潜在的解，通过模拟粒子的飞行行为，不断更新它们位置，寻找醉优解。粒子间通过相对速度和位置更新公式相互作用，形成一种群体智能决策机制。

粒子群算法具有分布式计算、易于实现和全局搜索能力强等优点。尽管在处理大规模TSP问题时可能面临计算复杂度高的挑战，但通过适当的改进和优化，如动态调整参数、引入启发式信息等策略，可以有效提高算法性能。