基于聚类集成的蚁群算法求解大规模TSP问题

来源 :计算机与现代化 | 被引量 : 0次 | 上传用户：chaofree900521

【摘要】

：

ACA(Ant Colony Algorithm)是一种可以有效求解组合优化的TSP(Travelling Salesman Problem)问题的方法。然而,当TSP问题的规模较大时,该算法的求解性能将会明显减弱。本文针

【作者】

：

叶家琪符强贺亦甲叶浩

【机构】

：

宁波大学科学技术学院,宁波大学信息科学与工程学院

【出处】

：

计算机与现代化

【发表日期】

：

2020年2期

【关键词】

：

大规模TSP问题蚁群算法 AP聚类集成方案求解质量 large-scale TSP problemant colony algorithmAP clust

【基金项目】

：

国家自然科学基金面上项目(61875098),浙江省大学生新苗人才计划项目(2018R405055),国家大学生创新创业训练计划支持项目(201813277002)

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ACA(Ant Colony Algorithm)是一种可以有效求解组合优化的TSP(Travelling Salesman Problem)问题的方法。然而,当TSP问题的规模较大时,该算法的求解性能将会明显减弱。本文针对大规模TSP问题提出一种基于聚类集成的蚁群算法IAPACA(Improved AP Ant Colony Algorithm)的求解方法。利用AP(Affinity Propagation)聚类对大规模旅行商问题进行处理,将大规模旅行商问题分为若干子问题,并对每个子问题用蚁群算法进行寻

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