求解旅行商问题的动态邻域差异演化算法改进研究

摘要

旅行商问题(Traveling Saleman Problem,TSP)是一个典型的组合优化问题,针对该问题主要采用动态规划和智能优化等算法.为了有效求解TSP问题,设计了一种带邻域操作的差异演化算法.为了克服差异演化算法容易收敛于局部最优的弱点,通过引入簇和邻域的概念,将种群中的个体归入距离其最近的子种群,用个体的当前邻域极值替换群体的当前最佳.同时,算法在进化过程中动态调整邻域大小.通过在多个TSP问题上的仿真实验表明,该算法在求解TSP问题时鲁棒性强,求解精度高.