【摘 要】
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旅行商问题是组合优化中最典型的NP完全问题之一,具有重要的理论与实际应用价值。由于NP完全问题无法用多项式算法解决,许多智能优化算法得以发展并用于求解TSP问题,例如模拟
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旅行商问题是组合优化中最典型的NP完全问题之一,具有重要的理论与实际应用价值。由于NP完全问题无法用多项式算法解决,许多智能优化算法得以发展并用于求解TSP问题,例如模拟退火算法、遗传算法和神经网络算法。神经网络算法因为能以较小的计算代价解决大规模的TSP问题而被广泛研究。本文针对基于二维欧几里德距离的TSP问题,进行了神经网络的实验研究并做了实验比较,运用C语言研制出计算机程序,分别对16组TSPLIB中的TSP实例和48组计算机随机生成的TSP实例进行了实验。通过与KNIES、SA、Budinich、ESOM等TSP求解方法相比较,实验结果的分析表明对于中大规模的TSP问题,无论在偏离最优率方面还是时间性能方面,ORC_SOM算法都优于KNIES、SA、Budinich和ESOM。
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