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摘要:
旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)具有很强的理论研究和工程应用价值.在定义离散状态变量和局部适应度的基础上,分析了TSP优化解的微观特征;将自组织临界(self-organized criticality,SOC)的概念引入到组合优化领域,提出了一种基于极值动力学的自组织优化算法.该算法利用快速下降和间断涨落的动态搜索过程,高效地遍历解空间中的局部最优解.针对TSPLIB中典型实例,计算结果表明其求解效率和优化性能均优于模拟退火和遗传算法等优化方法.文中算法提供了一种全新的思路,有助于从系统角度理解组合优化问题的复杂性,并分析合理的优化动力学过程.
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文献信息
篇名 基于极值动力学的自组织优化算法求解TSP问题
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 TSP问题 组合优化 极值动力学 自组织优化算法
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 715-720
页数 分类号 TP18
字数 4965字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪烨 上海电机学院机械学院 29 92 6.0 8.0
2 吴婷 上海电机学院机械学院 15 46 4.0 5.0
3 陈玉旺 上海交通大学自动化系 6 46 4.0 6.0
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研究主题发展历程
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组合优化
极值动力学
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期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
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16
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72515
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