节点文献

基于动态聚类邻域分区的并行蚁群优化算法

Parallel Ant Colonies Optimization Algorithm Based on Nearest Neighbor Classify Used to Dynamic K-Means Cluster

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 丁建立陈增强袁著祉

【Author】 DING Jian\|li, CHEN Zeng\|qiang, YUAN Zhu\|zhi(College of Information Technology and Science, Nankai University, Tianjin 300071,China)

【机构】 南开大学信息学院南开大学信息学院 天津300071天津300071天津300071

【摘要】 本文算法体现"分而治之"的思想,首先采用动态K均值聚类快速邻域分解,其次应用蚁群算法同时对分区并行优化计算,最后基于分区重心进行邻域全局连接,得到大规模TSP问题的满意解.

【Abstract】 For a large number of TSP of combinatorial\|explode NP\|Hard problems, Any only one algorithm will be face challenge in optimization characteristic and CPU run\|time. The paper thinking is "divide and rule". First, we fast nearest neighbor classify used to \$k\$\|means cluster. Second, we are parallel computing used to ant colonies optimization for every group. Finally, we get good results used to globally optimizing use of between\|group linkage and between\|group Centro baric distance.

【基金】 国家自然科学基金(60174021);天津自然科学基金重点项目(013800711);河南科技攻关项目
  • 【文献出处】 系统工程理论与实践 ,Systems Engineering-theory & Practice , 编辑部邮箱 ,2003年09期
  • 【分类号】O224
  • 【被引频次】42
  • 【下载频次】578
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络