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求解TSP的离散野马优化算法 被引量:3
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作者 蔡延光 方春城 +1 位作者 吴艳林 陈华君 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期145-153,共9页
针对求解TSP问题,提出一种新的元启发式算法离散野马优化算法(DWHO),应用最小位置匹配值法(MPMV)对求解结果进行离散化解码;为提高算法搜索能力,结合野马放牧、交配、领导者交流与选拔行为,引入变邻域搜索策略,增强了算法的局部搜索能... 针对求解TSP问题,提出一种新的元启发式算法离散野马优化算法(DWHO),应用最小位置匹配值法(MPMV)对求解结果进行离散化解码;为提高算法搜索能力,结合野马放牧、交配、领导者交流与选拔行为,引入变邻域搜索策略,增强了算法的局部搜索能力、加快算法收敛速度。选取TSPLIB标准库33个算例进行实验,并与交换序列人工蜂群算法(ABCSS)、离散蜘蛛猴优化算法(DSMO)两种算法进行比较。实验结果表明,DWHO求得的最优解与ABCSS、DSMO两种算法的最优解相比,最优解改进率最大值分别达到4.52%和3.41%。同时,将离散野马优化算法求解TSP收敛速度与以上两种算法进行比较,其收敛速度具有一定的优势。结果表明离散野马优化算法求解能力和精度具有优势。 展开更多
关键词 离散野马优化算法 旅行商问题 最小位置匹配值法 最优解改进率
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基于信息熵的改进蚁群算法求解TSP问题 被引量:5
2
作者 杨一健 李明 方赛银 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2874-2880,F0003,共8页
针对蚁群算法求解精度低、易陷入局部最优的缺点,提出一种基于信息熵的自适应改进蚁群算法。通过算法自身特性定义结合熵值对种群参数进行自适应优化;采用分组合作的信息素更新策略,通过较活跃性个体引导整个种群,扩大搜索范围;通过对... 针对蚁群算法求解精度低、易陷入局部最优的缺点,提出一种基于信息熵的自适应改进蚁群算法。通过算法自身特性定义结合熵值对种群参数进行自适应优化;采用分组合作的信息素更新策略,通过较活跃性个体引导整个种群,扩大搜索范围;通过对较优路径的奖励,平衡收敛速度和搜索范围之间的关系;在种群信息熵过低时,加入局部搜索策略,进一步提高算法精度。实验结果表明,相较于蚁群算法,改进算法具有较好的求解精度以及跳出局部最优的能力。 展开更多
关键词 信息熵 蚁群算法 自适应 旅行商问题(tsp) 信息素 路径 局部搜索 种群
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求解旅行商问题的GCN-Pointransformer模型
3
作者 邱云飞 刘一菲 +1 位作者 于智龙 金海波 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第3期657-666,共10页
由于Transformer模型基于全连接注意力机制,导致在求解经典旅行商问题(TSP)时,计算复杂度较高并且GPU内存使用量过大。针对此问题,提出了一种基于图卷积嵌入层和多头局部自注意力机制的GCN-Pointransformer模型。使用图卷积嵌入方式从... 由于Transformer模型基于全连接注意力机制,导致在求解经典旅行商问题(TSP)时,计算复杂度较高并且GPU内存使用量过大。针对此问题,提出了一种基于图卷积嵌入层和多头局部自注意力机制的GCN-Pointransformer模型。使用图卷积嵌入方式从输入数据中进行空间特征学习,图卷积嵌入层包含多个可以提取输入数据局部特征的卷积核;使用多头局部自注意力机制(MHLSA),删除冗余信息并提取有用的特征;在编码器中使用可逆残差网络,在反向传播过程中只存储输入和输出嵌入特征对;模型在解码器中增加了Pointer指针层,使用注意力权重作为概率分布,确定要访问的下一个节点。在TSP随机数据集上进行对比实验,优化间隙减少12%,GPU内存减少约11%,推理时间减少约25%,结果表明,该方法优于求解TSP的标准Transformer模型。 展开更多
关键词 旅行商问题(tsp) GCN-Pointransformer 多头局部自注意力机制(MHLSA) 可逆残差 指针层
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TSP的改进蚁群算法求解及其仿真研究 被引量:9
4
作者 杨再甫 黄友锐 +1 位作者 曲立国 葛平平 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第8期928-932,共5页
蚂蚁数目是影响蚁群算法性能的重要参数,常规蚁群算法在求解TSP时易于陷入局部最优解。文章针对该问题,提出了一种蚂蚁数目动态改变的蚁群算法,即每次周游时的蚂蚁数目是在一个范围内随机取值,该改进算法借用遗传算法中的排序选择策略... 蚂蚁数目是影响蚁群算法性能的重要参数,常规蚁群算法在求解TSP时易于陷入局部最优解。文章针对该问题,提出了一种蚂蚁数目动态改变的蚁群算法,即每次周游时的蚂蚁数目是在一个范围内随机取值,该改进算法借用遗传算法中的排序选择策略对每次遍历时的蚂蚁位置进行初始化;分别对常规蚁群算法的TSP求解和改进蚁群算法的TSP求解进行了原理阐述,并对2种算法求解TSP的结果进行了Matlab仿真。对比仿真结果表明,改进的算法在求解TSP时,能够有效地跳出局部最优解,并能很好地收敛,它比常规蚁群算法的性能要优。 展开更多
关键词 常规蚁群算法 改进蚁群算法 旅行商问题 局部最优解 动态蚂蚁数目
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求解TSP问题的多级归约算法 被引量:60
5
作者 邹鹏 周智 +1 位作者 陈国良 顾钧 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期35-42,共8页
TSP(traveling salesman problem)问题是最经典的NP-hard组合优化问题之一.长期以来,人们一直在寻求快速、高效的近似算法,以便在合理的计算时间内解决大规模问题.由于对较大规模的问题,目前的近似算法尚不能在较短的时间内给出高质量的... TSP(traveling salesman problem)问题是最经典的NP-hard组合优化问题之一.长期以来,人们一直在寻求快速、高效的近似算法,以便在合理的计算时间内解决大规模问题.由于对较大规模的问题,目前的近似算法尚不能在较短的时间内给出高质量的解,因此提出了多重归约算法.该算法的基本原理是通过对TSP问题的局部最优解与全局最优解之间关系的分析,发现对局部最优解的简单的相交操作能以很高的概率得到全局最优解的部分解.利用这些部分解可以大大缩小原问题的搜索空间,同时也不会降低搜索的性能.这就是所谓的归约原理.再通过多次归约使问题的规模降到足够小,然后对这个较小规模的实例直接用已有的算法求解,最后通过相反的次序拼接部分解,最终得到一个合法的解.在TSPLIB(traveling salesman problem library)中,典型实例上的实验结果表明,此算法在求解质量和求解速度上与目前已知的算法相比有较大的改进. 展开更多
关键词 tsp问题 多级归约算法 运筹学 组合优化问题
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求解TSP问题的一种改进的遗传算法 被引量:58
6
作者 谢胜利 唐敏 董金祥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第8期58-60,245,共4页
TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种理想方法。文章针对解决TSP问题,提出使用改进的遗传算法,即用浓度控制选择策略以保证群体的多样性,用贪婪交叉算子和启发式倒位变异算子来提高算法的收敛速度,较好地解决了... TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种理想方法。文章针对解决TSP问题,提出使用改进的遗传算法,即用浓度控制选择策略以保证群体的多样性,用贪婪交叉算子和启发式倒位变异算子来提高算法的收敛速度,较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾。算法的分析和测试表明,该文算法的改进是有效的。 展开更多
关键词 tsp问题 遗传算法 运筹学 浓度控制 贪婪交叉算子
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基于局部优化策略求解TSP的蚁群算法 被引量:13
7
作者 龚本灿 李腊元 +1 位作者 蒋廷耀 汪祥莉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第7期1974-1976,共3页
为了克服基本蚁群算法收敛速度慢、易于停滞的缺陷,提出了一种基于局部优化策略的蚁群算法(LO-ACA)。该算法根据TSP的特点,采用了三种局部优化算子来交换搜索路径中城市的位置,以改进解的质量。以TSP为例进行的实验结果表明,该算法优于... 为了克服基本蚁群算法收敛速度慢、易于停滞的缺陷,提出了一种基于局部优化策略的蚁群算法(LO-ACA)。该算法根据TSP的特点,采用了三种局部优化算子来交换搜索路径中城市的位置,以改进解的质量。以TSP为例进行的实验结果表明,该算法优于ACA和ACAGA。 展开更多
关键词 蚁群算法 局部优化 旅行商问题
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改进的混沌粒子群算法在TSP中的应用 被引量:26
8
作者 李文 伍铁斌 +1 位作者 赵全友 李玲香 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第7期2065-2067,共3页
针对基本粒子群(PSO)算法不能较好地解决旅行商优化问题(TSP),分析了基本粒子群算法的优化机理,在新定义粒子群进化方程中进化算子的基础上利用混沌运动的随机性、遍历性等特点,提出一种结合混沌优化和粒子群算法的改进混沌粒子群算法... 针对基本粒子群(PSO)算法不能较好地解决旅行商优化问题(TSP),分析了基本粒子群算法的优化机理,在新定义粒子群进化方程中进化算子的基础上利用混沌运动的随机性、遍历性等特点,提出一种结合混沌优化和粒子群算法的改进混沌粒子群算法。该算法对惯性权重进行自适应调整,引入混沌载波调整搜索策略避免陷入局部最优,形成一种同时满足全局和局部寻优搜索的混合离散粒子群算法,使其适合解决TSP此类组合优化问题。利用MATLAB对其进行了仿真。仿真结果说明此算法的搜索精度、收敛速度及优化效率均较优,证明了此算法在TSP中应用的有效性,且为求解TSP提供了一种参考方法。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 旅行商问题 混沌优化 自适应 局部调整
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面向TSP求解的混合蚁群算法 被引量:32
9
作者 张泓 李爱平 刘雪梅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期34-37,共4页
针对蚁群算法的早熟和停滞等现象,将免疫算法机制引入蚁群算法,提出用于TSP求解的混合算法。该算法具有蚁群算法的自适应反馈机理、收敛速度快和免疫算法操作算子简单和维持种群多样性、防止种群退化等特性。从算法解的质量与效率方面... 针对蚁群算法的早熟和停滞等现象,将免疫算法机制引入蚁群算法,提出用于TSP求解的混合算法。该算法具有蚁群算法的自适应反馈机理、收敛速度快和免疫算法操作算子简单和维持种群多样性、防止种群退化等特性。从算法解的质量与效率方面与基本蚁群算法和免疫算法进行比较,结果表明融合免疫机制的蚁群算法性能显著提高,也为解决其他组合优化问题提供一个新的思路。 展开更多
关键词 蚁群算法 免疫算法 旅行商问题 混合算法
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一种求解TSP的混合遗传蚁群算法 被引量:25
10
作者 徐金荣 李允 +1 位作者 刘海涛 刘攀 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第8期2084-2087,2112,共5页
结合遗传算法和蚁群算法,提出了一种求解TSP的基于启发式遗传信息的蚁群遗传算法。该算法由蚁群遗传算法和基于启发式遗传信息的蚁群算法两部分组成。蚁群遗传算法将蚁群算法和遗传算法结合起来,提高了遗传算法的种群的多样性;基于启发... 结合遗传算法和蚁群算法,提出了一种求解TSP的基于启发式遗传信息的蚁群遗传算法。该算法由蚁群遗传算法和基于启发式遗传信息的蚁群算法两部分组成。蚁群遗传算法将蚁群算法和遗传算法结合起来,提高了遗传算法的种群的多样性;基于启发式遗传信息的蚁群算法是将启发式遗传信息加入到蚁群算法中,防止蚁群算法对信息素过分依赖,缩小最优解的搜索空间。HGI-ACGA算法是将启发式遗传信息加入到蚁群遗传算法中,可以提高蚁群算法的收敛速度和寻优能力。实验结果表明,HGI-ACGA算法在收敛速度和收敛精度上均优于ACGA和ACA算法。 展开更多
关键词 遗传算法 蚁群算法 信息素 启发式遗传信息 旅行商问题
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求解TSP的新量子蚁群算法 被引量:16
11
作者 李絮 刘争艳 谭拂晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期42-44,86,共4页
鉴于蚁群算法(ACA)在求解TSP时表现出的优越性,以及量子进化算法(QEA)在求解组合优化问题时表现出的高效性,将ACA与QEA的算法思想进行融合,提出一种新的求解TSP的量子蚁群算法。该算法对各路径上的信息素进行量子比特编码,设计了一种新... 鉴于蚁群算法(ACA)在求解TSP时表现出的优越性,以及量子进化算法(QEA)在求解组合优化问题时表现出的高效性,将ACA与QEA的算法思想进行融合,提出一种新的求解TSP的量子蚁群算法。该算法对各路径上的信息素进行量子比特编码,设计了一种新的信息素表示方式,即量子信息素;采用量子旋转门及最优路径对信息素进行更新,加快算法收敛速度;为了避免搜索陷入局部最优,设计了一种量子交叉策略,以改善种群信息结构。仿真实验结果表明了该算法具有较快的收敛速度和全局寻优能力,性能明显优于ACS。 展开更多
关键词 量子进化 蚁群算法 旅行商问题(tsp) 组合优化
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改进的蚁群算法及其在TSP中的应用 被引量:12
12
作者 赵吉东 胡小兵 刘好斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第24期51-52,共2页
蚂蚁算法是一种元启发式优化算法,研究表明其具有较强的发现较好解的能力,但是也存在一些不足。根据蚂蚁算法的信息素更新的特性,提出了一种信息素更新的新方法,并把其应用于求解TSP问题,仿真结果表明,该方法具有很好的性能。
关键词 蚁群算法 信息素更新 旅行商问题(tsp)
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连铸组中间包问题的MTSP模型及混合优化算法 被引量:8
13
作者 易剑 谭树彬 +1 位作者 李维刚 杜斌 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期1235-1239,共5页
针对连铸计划中的组中间包问题,建立了多旅行商问题(MTSP)模型,提出了一种结合启发式、k-opt邻域搜索和EDA进化的混合优化算法.该算法首先利用启发式规则确定虚拟炉次的个数,从而确定染色体编码长度,每个染色体代表一种中包组合方案,然... 针对连铸计划中的组中间包问题,建立了多旅行商问题(MTSP)模型,提出了一种结合启发式、k-opt邻域搜索和EDA进化的混合优化算法.该算法首先利用启发式规则确定虚拟炉次的个数,从而确定染色体编码长度,每个染色体代表一种中包组合方案,然后设计了基于概率矩阵模型的EDA进化算法对染色体进行全局寻优,并使用k-opt邻域搜索进行局部优化.EDA算法不需要设计如遗传算法(GA)那样的交叉算子,避免了交叉导致的编码非法性问题.通过对企业实际生产数据进行仿真计算,其结果表明了算法具有良好的优化性能和实用性. 展开更多
关键词 炉次计划 组中间包问题 多旅行商问题 k-opt邻域搜索 分布估计算法
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Hopfield网络求解TSP的一种改进算法和理论证明 被引量:45
14
作者 孙守宇 郑君里 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第1期73-78,共6页
本文通过简化Hopfield神经网络求解旅行商问题(TSP)的能量函数.提出了一种神经网络求解TSP的改进算法.借助连接矩阵特征值的分析、从理论上证明了该算法保证获得TSP有效解的原因,大量计算机模拟实验表明,该算法... 本文通过简化Hopfield神经网络求解旅行商问题(TSP)的能量函数.提出了一种神经网络求解TSP的改进算法.借助连接矩阵特征值的分析、从理论上证明了该算法保证获得TSP有效解的原因,大量计算机模拟实验表明,该算法明显优于目前广泛应用的Aiyer算法,具有收敛速度快、可避免无效解,易获得优化解等特点。 展开更多
关键词 HOPFIELD 神经网络 旅行商问题 tsp
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人工神经网络求解TSP问题新方法 被引量:17
15
作者 王潮 宣国荣 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2001年第4期59-64,F003,共7页
本文在分析Hopfield/Tank方法的基础上提出一种新的人工神经网络方法,采用优化约束条件的能量函数,具有收敛速度快、不易陷入无效解、易获得亚优解等优点。
关键词 tsp问题 组合优化问题 人工神经网络 能量函数
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改进的模拟退火和遗传算法求解TSP问题 被引量:43
16
作者 姚明海 王娜 赵连朋 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第14期60-65,共6页
对遗传算法和模拟退火算法的特点进行了比较,阐述了遗传算法与模拟退火算法集合的必要性。提出了一个用于求解TSP问题的改进的模拟退火和遗传算法。利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优的问题。在遗传算法中... 对遗传算法和模拟退火算法的特点进行了比较,阐述了遗传算法与模拟退火算法集合的必要性。提出了一个用于求解TSP问题的改进的模拟退火和遗传算法。利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优的问题。在遗传算法中改进了传统的交叉机制,利用父代染色体与子代染色体进行交叉,解决了传统遗传算法中存在的"早熟"问题。针对模拟退火算法收敛速度慢等问题,提出了新的解生成机制和改良算法,提高了算法的收敛速度。实验测试的结果表明,该方法具有较好的收敛效果和更高的稳定性。 展开更多
关键词 遗传算法 模拟退火算法 旅行商问题(tsp) 优化算法 最优解
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改进的猫群算法求解TSP 被引量:23
17
作者 杨进 郑允 马良 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第12期3607-3610,共4页
针对求解TSP给出一种新算法——改进的猫群算法。猫群算法作为一种群智能优化算法,有较快的收敛速度、向他人学习等优点,但国内目前对它的研究还处在起步阶段,所以做这方面的尝试性研究。通过引入交换子概念和改进猫的行为模式将算法用... 针对求解TSP给出一种新算法——改进的猫群算法。猫群算法作为一种群智能优化算法,有较快的收敛速度、向他人学习等优点,但国内目前对它的研究还处在起步阶段,所以做这方面的尝试性研究。通过引入交换子概念和改进猫的行为模式将算法用于求解TSP。最后通过MATLAB仿真,并将实验结果与已知最优解相比较,验证了该算法的有效性。这不仅拓宽了猫群算法的应用范围,也给求解TSP等路径优化问题提供一种新的解决办法。 展开更多
关键词 旅行商问题 猫群算法 路径优化
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求解TSP问题的改进模拟退火遗传算法 被引量:33
18
作者 王银年 葛洪伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第5期44-47,85,共5页
巡回旅行商问题(TSP)是最典型的NP的难题,遗传算法(GA)是解决这类问题的有效方法之一。由于该问题的解是一种特殊的序列,一般的交叉算子在该问题的求解效果方面并不理想,提出了贪心的3PM交叉算子,同时又引入退火选择方法,形成一种新的... 巡回旅行商问题(TSP)是最典型的NP的难题,遗传算法(GA)是解决这类问题的有效方法之一。由于该问题的解是一种特殊的序列,一般的交叉算子在该问题的求解效果方面并不理想,提出了贪心的3PM交叉算子,同时又引入退火选择方法,形成一种新的模拟退火遗传算法GCBSAGA(Greed Cross-3PM Basedon Simulated Annealing Genetic Algorithms)。该算法还将模拟退火算法与遗传算法相结合,使得遗传算法在前期发挥着全局搜索的强大功能,很容易收敛到全局较优解;后期用模拟退火算法来处理遗传算法前期的全局较优解,充分利用模拟退火算法后期局部搜索的强大功能,最终收敛到全局最优解。经过国际公认的TSPLIB提供的实验数据的验证,GCBSAGA在实例eil76、eil101、pr144、st70均找到了比TSPLIB提供的最优路径更优的解。 展开更多
关键词 巡回旅行商问题 遗传算法 模拟退火算法 贪心交叉算子 退火选择
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用一种含启发式变异策略的遗传算法求解TSP 被引量:8
19
作者 张晓玲 左国超 杨健 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第3期237-240,共4页
通过分析TSP问题的特征,结合以减少周游路线中交叉边为启发式信息,引入了一个遗传算法中新的变异策略用于TSP求解。对新策略的有效性进行了证明并且给出了具体的实现方案,同时通过TSP Lib上的测试样例将该启发式变异算子和另外两个传统... 通过分析TSP问题的特征,结合以减少周游路线中交叉边为启发式信息,引入了一个遗传算法中新的变异策略用于TSP求解。对新策略的有效性进行了证明并且给出了具体的实现方案,同时通过TSP Lib上的测试样例将该启发式变异算子和另外两个传统的变异算子(插入式变异和交换式变异)进行了比较。比较结果表明了新变异策略具有更大的优势。 展开更多
关键词 遗传算法 旅行商问题 启发式 变异算子
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求解TSP问题的思维进化算法 被引量:13
20
作者 查凯 曾建潮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第4期102-104,220,共4页
针对一类非数值问题──TSP的特点,在基本思维进化算法(MEC)框架的基础上,提出了求解TSP的趋同和异化策略,从而实现了MEC在求解非数值问题的一个应用,并对其收敛性进行了简要证明。同某些遗传算法(IENS和GESA)比较的仿真实验结果表明:ME... 针对一类非数值问题──TSP的特点,在基本思维进化算法(MEC)框架的基础上,提出了求解TSP的趋同和异化策略,从而实现了MEC在求解非数值问题的一个应用,并对其收敛性进行了简要证明。同某些遗传算法(IENS和GESA)比较的仿真实验结果表明:MEC在收敛速度、解的优良性等方面要优于这些遗传算法。 展开更多
关键词 趋同 异化 tsp问题 思维进化算法 运筹学 计算机
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