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求解多起点多旅行商问题的K-means聚类信息传播算法
文献摘要：
多旅行商问题在实际生活中有着较为广泛的应用价值,该问题的求解受到越来越多学者的关注.信息传播算法是一类求解组合优化问题最为有效的方法,基于K-means聚类技术,给出了求解多起点多旅行商问题(multiple depots multiple traveling salesman problem,MMTSP)的信息传播算法,该算法采用K-means聚类算法将旅行商问题进行聚类,从而形成若干不同类,对每一个类采用信息传播算法进行旅行商搜索,将每一个类的搜索结果进行综合,得到MMTSP问题的解.通过对旅行商标准测试数据集中的多种实例进行测试,并与ABC、ACO、PSO、IWO、TWPS、AC-PGA、STASA_2OPT和STASA 8种算法进行试验对比分析.结果表明本文算法最优值小于其他算法和算法稳定的优点.
文献关键词：
旅行商问题;多旅行商问题;K-means聚类;信息传播算法
中图分类号：
作者姓名：
程亚南;王晓峰;刘凇佐;莫淳惠
作者机构：
北方民族大学计算机科学与工程学院,银川750021;北方民族大学,图像图形智能处理国家民委重点实验室,银川750021
文献出处：
引用格式：
[1]程亚南;王晓峰;刘凇佐;莫淳惠-.求解多起点多旅行商问题的K-means聚类信息传播算法)[J].科学技术与工程,2022(23):10146-10154
A类：
MMTSP,TWPS,STASA,2OPT
B类：
多起,多旅行商问题,means,信息传播算法,实际生活,解组,组合优化问题,聚类技术,multiple,depots,traveling,salesman,problem,聚类算法,行旅,商标,测试数据,ABC,ACO,PSO,IWO,PGA,试验对比分析,最优值,和算
AB值：
0.270556
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