贪婪随机自适应灰狼优化算法求解TSP问题

摘要：

对于求解TSP问题,提出一种贪婪随机自适应灰狼优化算法(GRAGWO).GRAGWO算法基于贪婪随机自适应搜索算法(GRASP),采用其构造阶段生成初始解,在局部搜索阶段采用灰狼优化算法(GWO)对结果进行优化.GWO算法不能直接用于求解离散问题,易陷入局部最优,导致后期收敛速率较低.根据TSP问题的特性,针对易形成局部最优路径和随着迭代次数增进而导致种群多样性减退这两个缺陷,重新定义灰狼编码方式,与GRASP启发式算法相结合,应用于求解TSP问题.采用TSPLIB中的多组不同规模的TSP问题作为实验用例,并将GRAGWO算法与其他仿生算法进行对比,结果表明在求解准确率、稳定性和解决大型城市问题方面具有相对优势.

关键词：GRAGWO算法、贪婪随机自适应算法、灰狼优化算法、群体智能、旅行商问题、组合优化

所属期刊栏目：42

分类号：TN911-34;TP393

资助基金：国家自然科学基金资助项目61472272

在线出版日期：2019-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：46-50,54