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分层递进的改进聚类蚁群算法解决TSP问题

冯志雨; 游晓明; 刘升 上海工程技术大学电子电气工程学院; 上海201620; 上海工程技术大学管理学院; 上海201620
分层递进   密度峰聚类   蚁群算法   局部优化  

摘要:随着旅行商问题(TSP)规模的增大,传统蚁群算法的运行时间会增大,算法的解精度也会降低,并且算法很容易陷入局部最优的情况。提出的分层递进算法的思想源于分工合作的产品线组装流程,首先利用改进的密度峰聚类算法确定拐点,从而选举出聚类中心,根据聚类中心确定包含的数据点;其次将初始的TSP问题分割成较小的簇,这些簇称为二类TSP问题;再经自适应信息素更新策略的蚁群算法运算,找出每个簇的最优解,进一步将簇与簇之间相近的节点构成的边断开;然后两簇之间断开的节点重组成全局最优解;最终通过局部优化策略对重组的优化解进一步优化,从而在保证算法解质量的前提下有效地缩短了运行时间。从TSPLIB中选取小规模、大规模基准案例,通过Matlab仿真验证了改进算法具有更好的鲁棒性,特别是在大规模基准案例中显著地减少了算法运行时间。

简介:《计算机科学与探索》(CN:11-5602/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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