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自適應混合粒子群優(yōu)化算法求解大規(guī)模旅行商問題

     

摘要

基于隨機搜索策略的改進增強型自探索粒子群優(yōu)化算法難于獲得大規(guī)模旅行商問題的高質(zhì)量近似解.為此,引入變異和利用進化過程信息縮減問題規(guī)模等機制,提出自適應混合粒子群優(yōu)化算法.進化搜索分多批次自適應進行,每個批次包括兩個階段.第一階段,多次搜索獲得多個不同的局部最優(yōu)解,并記錄于周游邊結構中.第二階段,學習記錄的信息,獲得多個關鍵邊序列段,每個段歸約為一個整體,以此重新初始化種群,并在其基礎上進行下個批次的進化搜索.上述過程反復進行,直到在萊第一階段多次進化中都收斂于同一解為止.實驗結果對比分析表明該算法能夠獲得比同類算法更高質(zhì)量的近似解.

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