邻域贪婪的Harris鹰优化求解立方体表面MTSP问题

摘要：

立方体表面的多旅行商问题在实际生活中具有较大应用前景.论文提出了一种邻域贪婪的Harris鹰优化算法(NGHHO),该算法在较新的HHO算法基础上通过使用k-mean聚类增强初始解的质量,利用邻域搜索提高算法在TSP问题中的寻优性能,采用贪婪策略提升算法的收敛速度.通过在TSP benchmark测试集和随机点集上与其他经典的群智能算法进行测试比较,实验结果显示NGHHO寻优效果更好,并且显著克服了Harris鹰优化算法的寻优精度低、易陷入到局部最优的缺点,有效地求解了在特殊表面上的MTSP问题,具有较好的实际应用前景.

关键词：群智能算法、Harris鹰优化算法、多旅行商问题、立方体表面

所属期刊栏目：50

分类号：TP18;TP301.6(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;金科院高层次引进人才科研项目;江苏高校自然科学研究重大项目;江苏省高校优秀科技创新团队项目

在线出版日期：2022-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1869-1875,1906