【摘 要】
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随着旅行商问题(Traveling Salesman Problem)的应用越来越广泛,任何能使其求解得以优化的方法,都将受到高度的评价和关注。本文对求解旅行商问题的基于泛化竞争和局部渗透机
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随着旅行商问题(Traveling Salesman Problem)的应用越来越广泛,任何能使其求解得以优化的方法,都将受到高度的评价和关注。本文对求解旅行商问题的基于泛化竞争和局部渗透机制的SOM改进算法进行了详细的分析与实验。认真分析了影响ORC-SOM算法性能的各个参数,从而得到适合该算法的参数取值,并对ORC-SOM算法的时间复杂度和空间复杂度进行了仔细的研究,发现该算法在此两点上都有一定的优势。最后通过对结构不同的旅行商问题和TSPLIB库中16组数据实例(从51到2392个城市)的实验,并与现有的Budinich、ESOM和CONN等SOM改进算法进行详细比较,表明了用ORC—SOM算法不但能更加接近理想最优解,而且算法的稳定性也非常好。
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