求解TSP问题的自适应离散型布谷鸟算法

发布时间：2018-03-27 19:37

  本文选题：TSP问题　切入点：布谷鸟搜索算法　出处：《计算机工程与应用》2017年10期

【摘要】：对于求解的TSP问题,提出了一种自适应离散型布谷鸟算法(Adaptive Discrete Cuckoo Search,ADCS)。在基于布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)的搜索原理下构造TSP问题的路径求解策略。针对离散型算法整体调整容易破坏已形成的较优路径和随着算法迭代数目增加导致种群多样性下降这两个缺陷,设计了一种针对路径的自适应型局部调整算子和全局随机扰动策略,采用了简单的2-opt优化算子作为局部优化算子以加快算法的收敛速度。最后采用多组不同规模的标准TSPLIB数据与其他的优化算法进行对比实验,结果表明ADCS算法在求解精度和稳定性方面具有优势。
[Abstract]:For solving the problem of TSP, this paper proposes an adaptive discrete cuckoo algorithm (Adaptive Discrete Cuckoo Search, ADCS). In the search algorithm based on cuckoo (Cuckoo Search, CS) TSP problem solving strategy to construct path search principle. According to the discrete algorithm of the whole adjustment is easy to damage the already formed the optimum path and with the increase in the number of iterative algorithm leads to the diversity of the population decline of the two defects, design a path for the adaptive partial adjustment operator and global random perturbation strategy using 2-opt optimization operator simple as a local optimization operator to speed up the convergence speed of the algorithm. Finally, using multiple sets of different size of the standard TSPLIB data comparison experiment with other optimization algorithm, the results show that ADCS algorithm has advantages in accuracy and stability.

【作者单位】： 南京财经大学信息工程学院;
【基金】：国家电子商务信息处理国际联合研究中心项目(No.2013B01035)
【分类号】：TP18

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本文编号：1672945