基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题（TSP）的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径，属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）的基本原理及其在TSP中的应用，展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现，实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。
数智洞察｜云上新型电力系统：助力全社会绿色生产和生活
编者按：
电力行业作为双碳战略的主力军，能源转型的主战场，以数字化加快构建新型电力系统已成业界共识。云计算与云上数字技术作为新型基础设施，具有内生的打破系统壁垒、激活数据价值、提升智能化水平的能力，与新型电力系统对于高融合、高灵活、高弹性、高可靠的信息化服务能力相适应，云与新型电力系统融合已成必然，“电力上云”将向“云上新型电力系统”发展。
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