【摘 要】
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对于大型TSP问题,传统蚁群算法出现收敛速度慢,求解时间长,精度低等问题。针对物流配送过程中目的地聚集化现象,提出一种解决带有聚类特性TSP问题的K-means聚类蚁群算法。该
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对于大型TSP问题,传统蚁群算法出现收敛速度慢,求解时间长,精度低等问题。针对物流配送过程中目的地聚集化现象,提出一种解决带有聚类特性TSP问题的K-means聚类蚁群算法。该算法首先对大规模的TSP问题进行K-means算法聚类,分解成小规模的子问题,小规模的TSP问题可通过传统蚁群算法求解,最后将每个聚类连接起来,完成对整个大规模问题的求解。仿真实验比较了传统蚁群算法,蚁群聚类蚁群算法以及K-means聚类蚁群算法,结果表明K-means聚类蚁群算法不仅求解速度得到极大提升,最短路径误差率也有一定下降,具有较好的效果。
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