【摘 要】
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引入自适应升温策略或使用蒙特卡罗策略的模拟退火算法在复杂TSP求解时分别表现出收敛缓慢和全局最优逼近能力有限的问题;而现有的混沌优化算法由于logistic映射的缺陷,削弱了其跳出局部最优的能力。故设计一种融合型算法框架,在框架中嵌入分片Lorenz混沌映射系统,加强混沌算法对邻域解的搜索均匀度;引入了贪婪策略构造逼近全局最优解的初始解,使算法具有跃迁到全局最优解邻域的能力;此外设计了振荡退火互补
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11505114)。
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引入自适应升温策略或使用蒙特卡罗策略的模拟退火算法在复杂TSP求解时分别表现出收敛缓慢和全局最优逼近能力有限的问题;而现有的混沌优化算法由于logistic映射的缺陷,削弱了其跳出局部最优的能力。故设计一种融合型算法框架,在框架中嵌入分片Lorenz混沌映射系统,加强混沌算法对邻域解的搜索均匀度;引入了贪婪策略构造逼近全局最优解的初始解,使算法具有跃迁到全局最优解邻域的能力;此外设计了振荡退火互补机制,改善了子迭代解筛选过程,增强算法全局搜索性能。实现算法后,使用国际公开TSPLIB算例,经过多轮对
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