【摘 要】
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首先利用基于最近邻的层次聚类算法将大规模TSP问题进行层次聚类,对每一子类形成一个规模较小的TSP问题,利用改进后的免疫算法对每个子问题进行求解,将各小规模TSP问题的最优解合并,最后再用免疫算法将其优化调整得到大规模TSP问题的最优解。实验表明对于大规模TSP问题,该算法具有更快的求解效率和更好的求解结果。
【机 构】
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同济人学计算机科学与技术系,上海市 201804
【出 处】
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全国第18届计算机技术与应用学术会议(CACIS)
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首先利用基于最近邻的层次聚类算法将大规模TSP问题进行层次聚类,对每一子类形成一个规模较小的TSP问题,利用改进后的免疫算法对每个子问题进行求解,将各小规模TSP问题的最优解合并,最后再用免疫算法将其优化调整得到大规模TSP问题的最优解。实验表明对于大规模TSP问题,该算法具有更快的求解效率和更好的求解结果。
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