【摘 要】
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利用遗传算法、社会群体优化算法和模拟退火算法等仿生类整体探索算法求解旅行商问题(TSP),往往需要局部优化算子促进算法收敛。目前大多采用单一的n-opt算子而没有考虑利用
【基金项目】
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湖北省教育厅科技处研究计划项目(B2013033);湖北经济学院青年基金项目(XJ201316)
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利用遗传算法、社会群体优化算法和模拟退火算法等仿生类整体探索算法求解旅行商问题(TSP),往往需要局部优化算子促进算法收敛。目前大多采用单一的n-opt算子而没有考虑利用其它算子或算子组合对旅行商路线进行优化。为此定义了P_Swap、FP_Swap和L_Swap等3个算子,在TSPLIB数据集中选取18个实例,分别利用各个算子及组合对旅行商路线问题进行优化。对比分析结果显示,P_Swap算子的优化能力与2-opt算子相当,3个算子组合的优化能力明显强于2-opt算子,组合优化算法求得的最优解优于目前已知的大部分算法。
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