【摘 要】
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旅行商问题是一个NP困难的经典组合优化问题,已有的一些近似算法容易陷入局部最优的困境,利用贪心算法求解该问题时,总是做出在当前看来是最好的选择,但往往得不到全局最优解
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61463012，61462025，61562024）；海南省重大科技项目（ZDKJ2017012）
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旅行商问题是一个NP困难的经典组合优化问题,已有的一些近似算法容易陷入局部最优的困境,利用贪心算法求解该问题时,总是做出在当前看来是最好的选择,但往往得不到全局最优解.对此,借助云模型可以有效实现语言值表示的定性概念与其定量表示之间不确定性转换的特点,用其不确定地表示近邻这一概念,依据贪心思想的近邻选择策略和云模型的随机性,生成包含多个近似最优解的初始解种群,通过变异进化操作和保优操作更新种群搜索最优解.选取TSPLIB标准库中的5个实例进行实验,与相关研究结果比较分析,证明该算法有效且较优.
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