【摘 要】
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在解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)上,提出了一种新的求解思路即基于K-means聚类思想下的改进型蚁群算法,目的 是优化TSP最短路径.先将整体TSP中分布的全部节点利用K-means聚类思想将其分成若干子TSP,再通过对基础蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)中信息素更新策略的改进,解决传统蚁群算法在面对大规模TSP问题时有迭代时间长、收敛速度慢和易陷入局部最优解的缺陷.在对每一个子TSP求解最优路径后再将各部分连接,使其融合成为一条
【机 构】
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内蒙古师范大学计算机科学技术学院,呼和浩特010020;内蒙古蒙博达冷链物流有限公司,呼和浩特010020
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在解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)上,提出了一种新的求解思路即基于K-means聚类思想下的改进型蚁群算法,目的 是优化TSP最短路径.先将整体TSP中分布的全部节点利用K-means聚类思想将其分成若干子TSP,再通过对基础蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)中信息素更新策略的改进,解决传统蚁群算法在面对大规模TSP问题时有迭代时间长、收敛速度慢和易陷入局部最优解的缺陷.在对每一个子TSP求解最优路径后再将各部分连接,使其融合成为一条完整TSP的最优路径.经验证该算法不仅优化了最短路径降低了误差率,同时大大缩短运算时间,提高了运算效率.
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