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邻域贪婪的Harris鹰优化求解立方体表面MTSP问题

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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.
Neighborhood Greedy Harris Hawks Optimization for Solving MTSP on the Cubic Surface

徐浏凯、苏守宝、何超

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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 212003

群智能算法 Harris鹰优化算法 多旅行商问题 立方体表面

6137512141801303JIT-rcyj-20150521KJA120001苏教科[2017]6号

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.09.001

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(9)
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