求解TSP的人工萤火虫群优化算法
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广西民族大学

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周永权

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广西自然科学基金


Artificial glowworm swarm optimization algorithm for TSP
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    摘要:

    人工萤火虫群优化算法是一种新型群体智能算法, 已在复杂多目标函数优化方面得到了成功的应用, 并表
    现出良好的性能. 为了充分发挥人工萤火虫群优化算法的优点, 将该算法与C2Opt 算子相结合, 设计了求解旅行商问
    题(TSP) 的一个新的高效人工萤火虫群优化算法, 并用其求解TSP 这一经典的NP 难问题. 通过对比TSP 实例测试,
    所得结果表明, 所提出算法在种群规模较小、迭代次数较少的情况下可以收敛到已知的最优解.

    Abstract:

    Artificial glowworm swarm optimization(AGSO) algorithm is proposed as a new bionic swarm of intelligent
    algorithm, which is successfully applied to complicated function optimization, and shows good performance. In order to
    give full play to the advantages of glowworm swarm optimization, the proposed algorithm is combined with C2Opt operator,
    and a new efficient AGSO algorithm about travelling salesman problem(TSP) is designed. The numerical experiment results
    show that the proposed algorithm can find the global optimal solution with less computation and evolving time.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

周永权 黄正新.求解TSP的人工萤火虫群优化算法[J].控制与决策,2012,27(12):1816-1821

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  • 收稿日期:2011-06-29
  • 最后修改日期:2011-09-04
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  • 在线发布日期: 2012-12-20
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