求解TSP问题的改进融合遗传灰狼优化算法

摘要：

针对灰狼优化算法(GWO)在求解旅行商问题(TSP)时,全局搜索能力差、稳定性差、易陷入局部最优等问题,提出一种改进融合遗传灰狼算法.在求解前期采用遗传算法筛选全局优秀个体,组成初始灰狼种群,后期引入距离启发因子,对灰狼算法进行改进,加强算法寻优能力,避免陷入局部最优,提高算法稳定性.基于TSPLIB算例库对改进后的算法与其它算法进行对比测试,仿真结果表明改进后的算法在求解旅行商问题时,其寻优能力强、收敛性、稳定性等方面都有提高.

关键词：旅行商问题、遗传算法、灰狼优化、距离启发因子

所属期刊栏目：40

分类号：O224(运筹学)

资助基金：国家自然科学基金71961015

在线出版日期：2023-11-02（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：333-338