發(fā)布時間：2018-01-21 07:56

  本文關鍵詞： 布谷鳥搜索 萊維飛行 旅行商問題 群智能算法　出處：《計算機工程與應用》2017年24期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：布谷鳥搜索(Cuckoo Search,CS)算法在求解連續(xù)優(yōu)化問題時表現(xiàn)出了較好的性能,但現(xiàn)有的CS算法在求解旅行商問題(Traveling Salesman Problem,TSP)時收斂較慢且未能體現(xiàn)Levy飛行的特點,針對這些不足提出了一種新的基因-表現(xiàn)型的布谷鳥算法(Genotype-Phenotype Cuckoo Search,GPCS),GPCS算法首先賦予每個城市一個整數(shù)部分為城市編號的隨機小數(shù)編碼即基因,而此基因所表現(xiàn)的內(nèi)容由小數(shù)和整數(shù)共同決定,小數(shù)決定城市的訪問次序,整數(shù)部分代表某個城市,兩個部分組合起來構成Levy飛行的鄰域空間,最后根據(jù)不同的飛行結果選擇重定位或替換操作。實驗結果表明,GPCS算法優(yōu)于同類的CS算法,也優(yōu)于一些其他的群智能算法,特別在求解大規(guī)模TSP時其優(yōu)勢更加明顯。
[Abstract]:Cuckoo search Cuckoo SearchCass (Cuckoo) algorithm shows good performance in solving continuous optimization problems. However, the current CS algorithm is slow to converge and does not reflect the characteristics of Levy flight when it is used to solve traveling salesman problem (TSP). A new gene-phenotype Cuckoo algorithm, Genotype-Phenotype Cuckoo search Cuckoo, is proposed. The GPCS algorithm first gives each city a random decimal code with an integer part of the city number, that is, gene. The content of the gene is determined by the decimal and integer, and the decimal determines the access order of the city. The integer part represents a city, and the two parts combine to form the neighborhood space of Levy flight. Finally, according to different flight results, the relocation or replacement operation is selected. The experimental results show that. The GPCS algorithm is superior to the similar CS algorithm and some other swarm intelligence algorithms, especially for solving large scale TSP.
【作者單位】： 福建農(nóng)林大學計算機與信息學院;
【基金】：福建省自然科學基金(No.2015J01233) 福建省教育廳項目(No.JAT160143)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1引言旅行商問題(Traveling Salesman Problem,TSP)是組合優(yōu)化領域的一個典型問題,在運籌學和理論計算機科學中非常重要,其求解方案可廣泛應用于集成電路布線、車間調(diào)度、物流配送等,由于其所代表的意義以及易描述性,常常作為基準函數(shù)用來測試算法的性能。TSP屬于NP-困難問題,

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本文編號：1450913