邻域贪婪的Harris鹰优化求解立方体表面MTSP问题
徐浏凯1
苏守宝2
何超3
1.南京邮电大学计算机学院 南京 210023;金陵科技学院数据科学与智慧软件江苏省重点实验室 南京 2111692.南京邮电大学计算机学院 南京 210023;金陵科技学院数据科学与智慧软件江苏省重点实验室 南京 211169;江苏科技大学计算机学院 镇江 2120033.南京邮电大学计算机学院 南京 210023;江苏科技大学计算机学院 镇江 212003
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
分类号：TP18(自动化基础理论)TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61375121)国家自然科学基金(41801303)金科院高层次引进人才科研项目(JIT-rcyj-201505)江苏高校自然科学研究重大项目(21KJA120001)
论文发表日期：2022-09-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1869-1875,1906 )
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