摘要
本文提出样本空间经过K-均值聚类算法聚类加工处理后,算法通过动态地调整选择路径概率,优化TSP求解过程中解的分布均衡性,可以在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。这种新的算法提供了在样本空间预处理情况下,动态自适应地解决TSP问题最优解的新方法。比起普通蚁群算法,此算法对大规模数据的最优解的求解更有显著效果。
本文提出样本空间经过K-均值聚类算法聚类加工处理后,算法通过动态地调整选择路径概率,优化TSP求解过程中解的分布均衡性,可以在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。这种新的算法提供了在样本空间预处理情况下,动态自适应地解决TSP问题最优解的新方法。比起普通蚁群算法,此算法对大规模数据的最优解的求解更有显著效果。
出处
《电子技术（上海）》
2010年第1期14-16,共3页
Electronic Technology
关键词
聚类
K-均值聚类算法
调整路径
蚁群算法
旅行商问题
clustering
K-Means algorithm
adjusting route
ant colony algorithm
traveling salesman problem(TSP).
