【摘 要】
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提出一种基于自适应层次谱聚类与遗传优化的算法求解大规模TSP,算法首先构建一种自适应相似矩阵,并应用到谱聚类算法中实现城市的初步聚类,当聚类城市规模超过设定阈值,用上
【机 构】
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中北大学理学院,信息探测与处理山西省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61601412,61571404,61471325）
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提出一种基于自适应层次谱聚类与遗传优化的算法求解大规模TSP,算法首先构建一种自适应相似矩阵,并应用到谱聚类算法中实现城市的初步聚类,当聚类城市规模超过设定阈值,用上述自适应谱聚类算法进行层次聚类,直到每类城市规模均小于阈值;其次,采用结合了最近邻与禁忌思想的改进遗传算法求解GTSP,得类间最短回路;最后,用改进遗传算法求解每类城市群的最优解,综合类间GTSP最短回路以及类内TSP最优解,即得大规模旅行商问题的最优解.实验结果表明,该算法能够取得相对较优解且求解效率显著提高.
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