Indexed by：
Abstract：
针对蚁群算法在求解大规模旅行商问题(Traveling Salesman Problems,TSP)中时间性能方面的不足,提出了一种快速的求解算法.首先,从TSP问题描述入手,给出了一种新的多粒度的问题描述模型;然后,基于该模型,设计了包括基于密度聚类的粒度划分、粗粒度的蚁群寻优、粒度间的连接、细粒度的蚁群寻优、粒度间可行解的合成以及循环分段优化6个阶段在内的求解算法.算法的复杂度分析及在中、大规模TSP问题上的实验表明:本算法的时间性能不仅比经典的蚁群算法有显著的提高,而且与近年来的一些同类算法相比也具有一定的优势,显示了快速求解大规模TSP问题的能力.
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
计算机研究与发展
ISSN： 1000-1239
Year： 2010
Issue： 3
Volume： 47
Page： 434-444
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： 30
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 3
Affiliated Colleges：
