【摘 要】
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针对组合优化的旅行商(Travelling salesman problem,TSP)问题,提出了一种基于改进鸟群算法的求解方法。制定了TSP路径编码方案,并利用鸟群的飞行行为、觅食行为和警惕行为实
【机 构】
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宁波大学科学技术学院,宁波大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划支持项目(201813277002);浙江省大学生新苗人才计划项目(2018R405055)
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针对组合优化的旅行商(Travelling salesman problem,TSP)问题,提出了一种基于改进鸟群算法的求解方法。制定了TSP路径编码方案,并利用鸟群的飞行行为、觅食行为和警惕行为实现TSP路径的优化搜索。同时结合模拟退火算子帮助鸟群在求解过程中跳出局部最优区域,并利用2-opt手段处理路径交叉情况,以提高局部搜索精度。最后进行了TSPLIB标准库测试算例的实验仿真,实验结果证明,与同类算法相比,改进鸟群算法具有更好的寻优能力。
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