求解TSP问题的改进果蝇优化算法

发布时间：2017-12-07 14:20

  本文关键词：求解TSP问题的改进果蝇优化算法

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【摘要】：基于求解TSP问题,提出一种改进果蝇优化算法(GFOA),该算法结合TSP问题的特点,把果蝇优化算法的连续空间对应到离散规划,利用轮盘赌法初始化路径,并把遗传算法的交叉、变异操作应用于路径的寻优,同时利用C2Opt算子对局部最优路径进行优化,加快局部搜索能力和收敛速度。通过对13个TSPLIB标准库的TSP算例进行仿真实验,实验结果表明,提出的算法在较小规模算例中能以较少的迭代次数和运行时间快速收敛到已知最优解,在较大规模算例中能接近理论最优解,具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。
【作者单位】： 河池学院计算机与信息工程学院;江西财经大学信息管理学院;
【基金】：广西自然科学基金(No.2013GXNSFBA019022) 河池学院青年科研课题(No.2012B-N005,No.2012B-N007)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1引言旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个典型的NP难问题,是最基本的路线问题,该问题是在寻求一旅行者由起点出发,访问n个城市,且每个城市只能访问一次,最后回到原来出发的城市,路径的选择目标是路径成本最低,即路径长度最小[1]。目前,TSP问题广泛应用于物流配

【共引文献】

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本文编号：1262680