摘要
为了提高和声搜索算法(HSA)的收敛速度和准确度,设计了一个基于动态调节概率机制的动态和声搜索算法(DHSA),并将其应用于旅行商问题(TSP)求解.为了验证DHSA的有效性,选取TSP数据集bayg29和ch150,通过Matlab软件将遗传算法(GA)、HSA与DHSA进行仿真实验.实验结果表明,DHSA收敛精度最优,获得的最优路径最短.
To improve the convergence speed and accuracy of harmony search(HS)algorithm,a dynamic harmony search algorithm(DHSA)by dynamic adjustment probability mechanism is presented in this paper to settle traveling salesman problem(TSP).In simulation,three classic algorithms,which are genetic algorithm(GA),Harmony Search Algorithm(HSA),and DHSA are selected to verify the feasibility by implementing two TSP data-sets bayg29 and ch150,respectively.The results reveal that the DHSA could obtain the shortest path among these algorithms.
作者
吴莹
欧云
姚玄石
丁雷
WU Ying;OU Yun;YAO Xuanshi;DING Lei(College of Information Science and Engineering, Jishou University,Jishou 416000,Hunan China)
出处
《吉首大学学报（自然科学版）》
CAS
2021年第1期35-40,共6页
Journal of Jishou University(Natural Sciences Edition)
基金
国家自然科学基金资助项目(62066016)
湖南省自然科学基金青年基金资助项目(2020JJ5458)
湖南省教育厅科学研究优秀青年项目(18B317)
吉首大学大学生研究性学习和创新性实验计划项目(JDCX2018035)。
关键词
旅行商问题
动态调节概率
和声搜索算法
traveling salesman problem
dynamic regulation probability
harmony search algorithm
