大規(guī)模TSP問題的層次求解法.pdf

1、旅行商問題(Traveling Salesman Problem，TSP)是在數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)當(dāng)中最有研究價(jià)值的組合優(yōu)化NP難問題之一.自從1932年提出該問題以來，諸多研究者表現(xiàn)出極大的興趣，并且很快就有研究者投入大量時(shí)間去研究它.當(dāng)TSP問題有比較小的規(guī)模時(shí)候，會(huì)有很多算法可以高效的求解它的精確解，但隨著TSP問題的規(guī)模不斷的增加，問題的求解難度也會(huì)不斷增加，所以求解時(shí)間較長或是在短時(shí)間里無法得到所期望的結(jié)果.TSP問題尤其是大規(guī)模

2、的TSP問題的求解，不但有著很重要的學(xué)術(shù)價(jià)值、理論價(jià)值，更會(huì)幫助解決現(xiàn)實(shí)社會(huì)中一些實(shí)際問題，它的實(shí)用性非常高.因此，這一NP難問題一直受到中外研究者的廣泛關(guān)注.為了在求解TSP問題上有新的突破，人們開始研究一些新的算法——仿生算法.隨著人們提出群智能的思想，一系列智能算法相繼提出，比如禁忌搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模擬退火、遺傳算法、蟻群算法、DNA計(jì)算等優(yōu)化算法.這些算法都可以用來求解TSP問題，但是這些算法有它們的一定優(yōu)勢(shì)，也存在它們各自的缺

3、陷.其中蟻群優(yōu)化算法是以解決TSP問題而提出的，該算法比起其他的優(yōu)化算法表現(xiàn)更好.雖然蟻群算法能很好的解決小規(guī)模的TSP問題，但是人們的目的不止要解決小規(guī)模的TSP問題.隨著TSP問題規(guī)模的增長，蟻群算法以及其它算法的缺點(diǎn)就逐一表現(xiàn)出來了.針對(duì)于這些不足，本文提出了兩種新的混合算法.本文的主要內(nèi)容如下:
　　1、本文首先探討了選題的現(xiàn)實(shí)意義，研究背景以及國內(nèi)外的研究趨勢(shì).簡(jiǎn)單總結(jié)了求解TSP問題的算法，主要分兩大類，精確算法和啟發(fā)

4、式算法.
　　2、針對(duì)小規(guī)模TSP問題，本文結(jié)合Delaunay三角剖分與蟻群算法求解小規(guī)模的TSP問題，然后在已知的可行解上進(jìn)行分段優(yōu)化.
　　3、本文提出了一種大規(guī)模TSP問題的層次求解算法，該算法首先采用聚類算法把大規(guī)模TSP問題轉(zhuǎn)化成若干個(gè)小規(guī)模的城市集合，然后把這個(gè)問題看作是廣義旅行商問題(Generalized Traveling Salesman Problem，GTSP)，即把求解大規(guī)模TSP問題轉(zhuǎn)換成求解G