改进的猫群算法求解TSP

发布时间：2018-05-07 09:06

  本文选题：旅行商问题 + 猫群算法　； 参考：《计算机应用研究》2017年12期

【摘要】：针对求解TSP给出一种新算法——改进的猫群算法。猫群算法作为一种群智能优化算法,有较快的收敛速度、向他人学习等优点,但国内目前对它的研究还处在起步阶段,所以做这方面的尝试性研究。通过引入交换子概念和改进猫的行为模式将算法用于求解TSP。最后通过MATLAB仿真,并将实验结果与已知最优解相比较,验证了该算法的有效性。这不仅拓宽了猫群算法的应用范围,也给求解TSP等路径优化问题提供一种新的解决办法。
[Abstract]:An improved cat swarm algorithm for solving TSP is presented. As an intelligent optimization algorithm, cat swarm algorithm has the advantages of fast convergence and learning from others, but at present, the research on it is still in its infancy, so try to do this research. The algorithm is used to solve TSPs by introducing the concept of commutator and improving the behavior pattern of cat. Finally, the effectiveness of the proposed algorithm is verified by MATLAB simulation, and the experimental results are compared with the known optimal solutions. This not only broadens the application scope of cat swarm algorithm, but also provides a new solution to the path optimization problem such as TSP.
【作者单位】： 上海理工大学理学院;上海理工大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71401106) 国家教育部人文社科规划基金项目(16YJA630037) 上海市一流学科建设项目(S1201YLXK) 沪江基金资助项目(B14006)
【分类号】：TP18

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本文编号：1856316