自适应动态邻域混合布谷鸟算法高效求解旅行商问题

"这篇论文研究了自适应动态邻域布谷鸟混合算法(ADNHCS)在解决旅行商问题(TSP)上的应用。该算法针对离散布谷鸟算法的局限性，如邻域搜索效率低下和易陷入局部最优，通过引入动态邻域结构和自适应参数调整策略，结合禁忌搜索算法提高了全局寻优能力。实验证明，ADNHCS算法在全局优化和稳定性上优于其他基于布谷鸟算法和群智能优化算法的解决方案。" 在解决旅行商问题(TSP)时，传统的启发式算法如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等已展现出良好的性能。布谷鸟搜索算法(CS)作为一种新型的群智能优化算法，由Yang在2009年提出，灵感来源于布谷鸟的繁殖行为。然而，CS在处理离散问题时，如TSP，可能会遇到搜索效率低和容易陷入局部最优的问题。 论文中提出的自适应动态邻域布谷鸟混合算法(ADNHCS)旨在克服这些问题。首先，算法设计了一个圆限定突变的动态邻域结构，这种结构能够减少经典CS算法中的随机性，从而提高邻域搜索的效率。其次，引入了自适应参数调整策略，根据迭代过程动态改变算法参数，以适应不同的搜索阶段，增强了算法的探索能力。同时，ADNHCS结合了禁忌搜索算法，禁忌搜索是一种有效的防止早熟收敛的技术，可以避免算法过早陷入局部最优解。 通过MATLAB编程实现，并使用标准TSPLIB数据库中的经典算例进行实验，ADNHCS算法的性能得到了验证。实验结果显示，与基于布谷鸟搜索的其他算法、传统和新型群智能优化算法相比，ADNHCS在寻找全局最优解的能力以及算法的稳定性上表现出显著的优势。这表明ADNHCS算法是解决TSP问题的一个强大工具，尤其是在需要高效且全局优化的场景下。 这篇论文对旅行商问题的求解提供了新的视角，ADNHCS算法的创新之处在于其动态邻域设计和自适应参数调整，这为优化算法的设计提供了新的思路，对于解决其他类似的组合优化问题也可能具有借鉴意义。