提高链式Lin-Kernighan算法性能的一种新策略

在笔者前期工作(王东,吴湘滨.提高链式Lin-Kernighan算法性能的策略.计算机应用,2007,27(11):2826-2829)的基础上,通过对经典旅行商问题(TSP)优化解边集之间交集的特性分析,给出了一种新的Lin-Kernighan算法参照优化边集生成模型。该模型建立的边集中边的数量少于常规方法以及前期研究成果生成边集中边的数量,同时以更高概率保留全局最优解中的边。将该模型应用于Lin-Kernighan算法,在不损失单次调用该算法求解精度的前提下,进一步缩短了算法的执行时间,从而进一步提高了链式Lin-Kernighan算法的求解性能。结合前期研究成果,能进一步提高使用Lin-Kernighan算法作为启发式算法的所有混合算法性能。

基于路径交换的求解TSP混合蚁群算法

将蚁群算法与局部搜索优化算法结合,可抑制蚁群算法早熟收敛问题,并能提高蚁群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法的参照优化边集,提高其求解质量和效率;引入路径交换策略提高蚁群算法的收敛速度和寻优能力。实验结果表明改进的混合蚁群算法能求解规模在2000个城市以内的旅行商问题的全局最优解。