基于近邻牵引算子的离散黑猩猩优化算法

针对旅行商问题的特点,提出基于近邻牵引算子的离散黑猩猩优化算法.首先,引入优质片段的概念,并结合每个群组的最优个体设计其检索方法,以提高组内学习策略的效果,根据组合优化问题特点对黑猩猩群体的狩猎过程进行离散化表示;其次,通过组间交流机制消除部分个体路径交叉;最后,为了克服传统的邻域搜索算子收敛慢和搜索效率低的缺点,提出一种新的邻域搜索方式——近邻牵引算子,其搜索目的更加明确、收敛更高效,并设计自适应概率扰动调控策略,以有效平衡算法的探索与开发.对30个TSP标准数据集进行实验,结果表明,所设计的离散黑猩猩优化算法求解质量高、收敛速度快,可以应用于组合优化问题求解.