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1、2014年第7期文章编号:1009—2552(2014)07—0050—03中图分类号:TP301.6文献标识码:A求解旅行商问题的改进混合蛙跳算法李碧,郑泓硕,何杰,郝志峰(1.广东外语外贸大学思科信息学院,广州510420;2.广东工业大学计算机学院,广州510006)摘要:混合蛙跳算法(ShuffledFrogLeapingAlgorithm,SFLA)是解决组合优化问题的有效方法,’但是应用于TSP问题时,由于SFLA没有充分利用最佳个体的优良信息,导致收敛速度太慢。文中把遗传算法(GeneticAl
2、gorithm,GA)的交叉和变异引入SFLA,提出了一种针对旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)的改进混合蛙跳算法(ImprovedShufledFrogLeapingA1一gorithm,ISFLA)。应用于TSP的实验结果表明:ISFLA的收敛速度明显高于SFLA,同时优于GA和简单翻转算子。ISFLA不仅表现出了更快的收敛速度,而且能有效地缓解局部早熟收敛。关键词:蛙跳算法;遗传算法;旅行商问题;简单翻转算子SolvingTSPwithamodifiedshufled
3、frogleapingalgorithmUBi,ZHENGHong-shuo,HEJie,HA0Zhi.feng(1.SchoolofInformation,GuaIIgd0ngUniversityofForeignStudies,Guangzhou510420,China;2.ScholofComputer,GuangdongUniversityofTechnology,Guangzhou510006,China)Abstract:Shufledfrogleapingalgorithm(SFLA)isane
4、ffectivealgorithmtosolvecombinatorialoptimizationproblems.Butwhenappliedintravelingsalesmanproblem(TSP)itsconvergentspeedisratherlow,forSFLAfailstotakefulladvantageoftheusefulinformationinthebestindividua1.Animprovedshuffledfrogleapingalgorithm(ISFLA)ispres
5、entedthroughintroducingthecrossoverandmutationingeneticalgorithm(GA).TheexperimentalresultsonTSPbenchmarksshowthat:ISFLAoutperformsSFLA,GA,andthesimpleinversionoperator(SimInv),showingahigherconvergentspeedandalleviatingtheprematuremoreefectively.Keywords:s
6、hufledfrogleapingalgorithm;geneticalgorithm;travelingsalesmanproblem;simpleinversionoDerator0引言现等优点。文献[4]尝试提出了运用混合蛙跳算法组合优化(CombinatorialOptimization)问题的目求解TSP问题。本文在此基础上把遗传算法(Ge.标是从可行解集中求出目标函数下的最优解⋯。neticAlgorithm,GA)中的交叉和变异的思想引人旅行商问题(TravelingSalesmanProble
7、m,TSP)是组SFLA,提出了一种改进的混合蛙跳算法(Improved合优化中最典型的NP难问题,它的含义可以简述ShufledFrogLeapingAlgorithm,ISFLA),旨在提高为:求出一条遍历所要求的所有城市的最短路径。SFLA的收敛速度,提高克服局部最优的能力。对TSP问题一般分为两大类的研究:一类着重于研1SFLA究算法解决大规模实际问题,侧重点在于算法能快SFLA是一种受自然生物模仿启示而产生的基速地有效求得可行解;另一类则是利用TSP问题来收稿日期:2014—03—03验证优化算法解
8、决离散组合优化问题的有效性-2J。基金项目:国家自然科学基金项目(61070033);广东省高等学校科混合蛙跳算法(ShufledFrogLeapingAlgorithm,技创新项目(2013KJCX0073)SFLA)是一种新型的群体智能优化算法],与其他作者简介:李碧(1973一),男,博士,副教授,硕士生导师,研究方向为计算智能。群体智能优化算法相比,具有涉及参数少和易于实一50一于群体的协同
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