本文選題：蟻群算法 + TSP　； 參考：《中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年09期

【摘要】：蟻群算法是一種元啟發(fā)式搜索算法,能有效地解決TSP這類NP問題.針對(duì)該算法的信息素更新機(jī)制易導(dǎo)致陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),提出了一種基于聚類集成的蟻群優(yōu)化與受限解空間的TSP算法.其主要思想如下:先用三角形TSP算法生成初始TSP并構(gòu)建蟻群的初始轉(zhuǎn)移概率矩陣,以減少螞蟻選擇的隨機(jī)性;然后運(yùn)用k-means聚類集成生成關(guān)聯(lián)矩陣,作為擾動(dòng)因子以優(yōu)化螞蟻對(duì)城市的選擇概率,即關(guān)聯(lián)城市相互吸引,不關(guān)聯(lián)城市相互排斥,以避免過早陷入局部最優(yōu);最后提出一種重組受限解空間的邊的方法再次優(yōu)化蟻群的解.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與同類算法相比,該算法具有較優(yōu)的結(jié)果.
[Abstract]:Ant colony algorithm is a meta-heuristic search algorithm, which can effectively solve NP problems such as TSP. Aiming at the disadvantage that the pheromone updating mechanism of the algorithm is easy to fall into local optimum, an ant colony optimization and constrained solution space TSP algorithm based on clustering ensemble is proposed. The main ideas are as follows: first, the initial TSP is generated by triangular TSP algorithm and the initial transition probability matrix of ant colony is constructed to reduce the randomness of ant selection, and then the association matrix is generated by k-means clustering integration. As a disturbance factor to optimize the ant selection probability to the city, that is, the associated cities attract each other, the unrelated cities mutually repel each other, so as to avoid falling into local optimum prematurely. Finally, a method of reorganizing the edge of constrained solution space is proposed to optimize the solution of ant colony again. The experimental results show that the algorithm has better results than similar algorithms.
【作者單位】： 寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;寧波大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61175054)資助
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：1908294