基于改进聚类蚁群算法的TSP问题求解

资料大小: 7.11 MB

所需积分: 0

下载次数:

用户评论: 0条评论,查看

上传日期: 2021-06-04

上 传 者: 他上传的所有资料

资料介绍

标签:聚类(126)数据结构(273)算法(2957)

  随着旅行商问题(TSP)规模的増大,传统蚁群算法的运行时间会増大,算法的解精度也会降低,并且算法很容易陷入局部最优的情况。提岀的分层递进算法的思想源于分工合作的产品线组装流程,首先利用改进的密度峰聚类算法确定拐点,从而选举岀聚类中心,根据聚类中心确定包含的欻据点;其次将初始的TSP问题分割成较小的簇,这些簇称为二类TSP问题;再经自适应信息素更新策略的蚁群算法运算,找岀毎个簇的最优解,进一步将簇与簇之间相近的节点构成的边断开;然后两簇之间断开的节点重组成全局最优解;最终通过局部优化策略对重组的优化解进一步优仳,从而在保证算法解质量的前提下有效地缩短了运行时间。从 TSPLIB中选取小规模、大规模基准案例,通过 Matlab仿真验证了改诜算法具有更妤的鲁棒性,特别是在大规模基准案例中显著地减少了算法运行时间。

用户评论

查看全部 条评论

发表评论请先 , 还没有账号?免费注册

发表评论

用户评论
技术交流、我要发言! 发表评论可获取积分! 请遵守相关规定。
上传电子资料