自适应多种群回溯群居蜘蛛算法求解TSP问题

发布时间：2019-02-23 19:15

【摘要】：在群居蜘蛛优化算法中引入自适应决策半径,将蜘蛛种群动态地分成多个种群,种群内适应度不同的个体采取不同的更新方式.在筛选全局极值的基础上,根据进化程度执行回溯迭代更新,提出一种自适应多种群回溯群居蜘蛛优化算法,旨在提高种群样本多样性和算法全局寻优能力.函数寻优结果表明改进算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.最后将其应用于TSP问题的求解.
[Abstract]:The adaptive decision radius is introduced into the colony spider optimization algorithm, and the spider population is dynamically divided into multiple populations. The individuals with different fitness in the population adopt different renewal methods. On the basis of selecting global extremum and performing backtracking iterative update according to the degree of evolution, an adaptive multi-population backtracking colony spider optimization algorithm is proposed, which aims to improve the diversity of population samples and the ability of global optimization of the algorithm. The results of function optimization show that the improved algorithm has faster convergence speed and higher convergence accuracy. Finally, it is applied to the solution of TSP problem.
【作者单位】： 晋中学院信息技术与工程学院;山西大学物理电子工程学院;
【基金】：山西省科技攻关计划项目(20110321025-02) 教育部高等学校教学指导委员会项目(JZW-14-JW-09) 山西省高校“131”领军人才工程项目 晋中学院教学改革项目(ZL2016jg04)
【分类号】：TP18

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本文编号：2429116