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隨著旅行商問題（TSP）規(guī)模的増大，傳統(tǒng)蟻群算法的運(yùn)行時(shí)間會(huì)増大，算法的解精度也會(huì)降低，并且算法很容易陷入局部最優(yōu)的情況。提岀的分層遞進(jìn)算法的思想源于分工合作的產(chǎn)品線組裝流程，首先利用改進(jìn)的密度峰聚類算法確定拐點(diǎn)，從而選舉岀聚類中心，根據(jù)聚類中心確定包含的欻據(jù)點(diǎn);其次將初始的TSP問題分割成較小的簇，這些簇稱為二類TSP問題;再經(jīng)自適應(yīng)信息素更新策略的蟻群算法運(yùn)算，找岀毎個(gè)簇的最優(yōu)解，進(jìn)一步將簇與簇之間相近的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的邊斷開;然后兩簇之間斷開的節(jié)點(diǎn)重組成全局最優(yōu)解;最終通過局部優(yōu)化策略對(duì)重組的優(yōu)化解進(jìn)一步優(yōu)仳，從而在保證算法解質(zhì)量的前提下有效地縮短了運(yùn)行時(shí)間。從 TSPLIB中選取小規(guī)模、大規(guī)模基準(zhǔn)案例，通過 Matlab仿真驗(yàn)證了改詵算法具有更妤的魯棒性，特別是在大規(guī)模基準(zhǔn)案例中顯著地減少了算法運(yùn)行時(shí)間。
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