改进克隆选择算法提升TSP问题求解效率

本文主要探讨了一种改进的克隆选择算法在求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）中的应用。TSP是一个经典的组合优化问题，涉及寻找访问一组城市并返回起点的最短路径，常用于物流、路线规划等领域。传统的人工免疫算法，特别是基于抗体机制的免疫算法，尽管具有启发式搜索的优点，但其在解决大规模TSP问题时效率可能不高。 为提升算法性能，研究者提出了基于抗体局部最优免疫优势的克隆选择算法（Local Optimization Immunodominance Clonal Selection Algorithm, LOICSA）。这个算法的核心思想是利用抗体的局部最优特性来增强搜索过程中的收敛速度。通过局部最优免疫优势操作，算法能够快速聚焦于最有潜力的解决方案区域，从而加速抗体亲和度（解决方案的质量度量）的成熟过程。此外，通过克隆扩增，算法增加了种群多样性，允许更多的解空间探索，有助于避免早熟收敛。动态高频变异算子则促使算法在保持部分稳定性的同时进行适度的创新，防止陷入局部最优解。 为了维持种群的多样性和适应性，作者还引入了抗体浓度调节机制，根据当前搜索状态动态调整抗体浓度，确保在深度搜索和广度搜索之间取得平衡。这意味着算法既不会过于深入地挖掘局部最优，也不会忽视全局最优的可能性。最后，抗体克隆删除策略被用来清除无用或低效的克隆，进一步优化种群结构。 实验结果显示，这种改进的克隆选择算法在解决TSP问题时，无论是收敛速度还是最终找到的最优解，都表现出了显著的优势。这表明它在实际应用中具有良好的性能，对于复杂优化问题的求解提供了一种有效的方法。 本文的贡献在于提出了一种结合免疫算法优势和局部优化策略的新型求解TSP问题的方法，旨在提高算法的效率和解的质量，为实际问题的求解提供了一种新的工具。这对于网络互联等相关领域的优化问题有着重要的理论和实践意义。