基于偏序对改进蝙蝠算法的旅行商问题研究

发布时间：2022-05-08 18:27

　　作为一种新兴的群智能启发式算法,蝙蝠算法近年来被广泛用于求解离散、连续、及组合优化问题。针对典型组合优化问题中的旅行商问题,提出了一种基于偏序对改进的蝙蝠算法用于求解离散型旅行商问题。通过对蝙蝠速度、位置的更新,使算法具有更强的适用性。对16个标准旅行商问题（traveling salesman problem,TSP）进行测试与对比分析以验证算法有效性。实验结果表明:所提出的偏序对蝙蝠算法在大多数实例中均优于其他算法。 

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【文章目录】：
1 蝙蝠算法
2 TSP问题数学模型
3 偏序对改进的离散蝙蝠算法
    3.1 偏序对概念的提出
    3.2 速度函数表达及位置更新
    3.3 局部搜索
    3.4 偏序对蝙蝠算法
4 数值实验
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]遗传算法与蚁群算法在商旅问题中的应用研究[J]. 梁晶.  电子测试. 2017(09)
[2]一种解决旅行商问题的新型DDPSO算法[J]. 王军,李明,马小平,袁源.  科学技术与工程. 2013(17)
[3]遗传算法和蚂蚁算法混合求解旅行商问题[J]. 熊道勇,肖人岳.  科学技术与工程. 2009(19)

硕士论文
[1]基于蝙蝠优化极限学习机的病脑检测系统[D]. 陆思源.南京师范大学 2018



本文编号：3652156