[发明专利]基于混合元启发式算法的旅行商最优路径确定方法

权利要求书

1.一种基于混合元启发式算法的旅行商最优路径确定方法，其特征在于，包括：

构建旅行商问题，设置初始狼群中狼的数量N；

通过随机贪婪策略在所述初始狼群中构造N条初始回路，所述N条初始回路为N条狼的N个初始解的组合；

计算每个初始解的路径花费，并选择路径花费前三小的初始解所对应的狼的组合作为原始最优解；其中，所述原始最优解包括3条头狼，除头狼以外的狼为普通狼；

通过局部搜索算法对含有所述原始最优解的狼群进行迭代更新，获取当前轮次的前3个最优解，即3条头狼；

利用所述当前轮次的最优解进行下一轮次的狼群迭代计算，直至达到设定的迭代次数，并获取末次迭代的前3个最优解，即3条头狼；

获取所述末次迭代的前3个最优解中第一条头狼代表的解，作为旅行商问题的最优路径。

2.根据权利要求1所述的基于混合元启发式算法的旅行商最优路径确定方法，其特征在于，在通过局部搜索算法对含有所述原始最优解的狼群进行迭代更新之前，还包括通过基于汉明距离的随机交换算法对所述含有原始最优解的狼群进行优化的步骤；所述优化方法包括：

将每一条普通狼与所述3条头狼分别进行基于汉明距离的随机交换算法的更新，获得当前普通狼对应的三个更新结果；

在所述三个更新结果中选择当前普通狼的最优解。

3.根据权利要求2所述的基于混合元启发式算法的旅行商最优路径确定方法，其特征在于，将每一条普通狼X与一条头狼L进行基于汉明距离的随机交换算法的更新，获得当前普通狼X对应的一个更新结果；包括：

获取所述普通狼X的旅行商序列与头狼L旅行商序列不同的节点，作为待交换节点；并将所述待交换节点的数量作为汉明距离；

对所述待交换节点按照预设次数进行基于随机交换机制的节点交换，获得普通狼X对应的一个更新结果；其中，所述预设次数小于所述汉明距离。

4.根据权利要求1所述的基于混合元启发式算法的旅行商最优路径确定方法，其特征在于，通过局部搜索算法对含有原始最优解的狼群进行迭代更新，获取当前轮次的前3个最优解，包括：

通过2-opt局部搜索算法对当前普通狼进行优化；

通过3-opt局部搜索算法对狼群进行优化，选择当前轮次迭代中前3个最优解作为3条头狼。

5.根据权利要求2所述的基于混合元启发式算法的旅行商最优路径确定方法，其特征在于，通过3-opt局部搜索算法对狼群进行优化，获得3条头狼作为当前轮次的前3个最优解，所述3-opt局部搜索算法为快速3-opt局部搜索算法，包括：

对头狼和普通狼均进行局部搜索；

若新的解中三条边的长度小于初始解中的三条边的长度，则将新的解替换初始解；

在所述新的解中获得3条头狼作为当前轮次的最优解。

6.根据权利要求1所述的基于混合元启发式算法的旅行商最优路径确定方法，其特征在于，通过随机贪婪策略在所述初始狼群中构造旅行商的N条初始回路，包括：

随机选择一个城市作为旅行商问题的出发城市，将所述城市加入旅行商问题的解决方案中，并将所述城市标记为已访问；

在未访问的城市中，按照与当前城市距离从小到大排序，选取距离最小的前RCL_size个城市进行RCL列表构造；其中，所述RCL_size为设定参数；

在所述RCL列表中随机选择一个城市，将所述城市加入所述旅行商问题的解决方案中，并将所述城市标记为已访问城市和出发城市；

基于所述出发城市进行RCL列表更新和下一个城市的选取，直至所有城市均被访问，得到一组初始解；

将上述步骤迭代N次，得到N组初始解；

将N个初始解作为初始狼群中N条狼，生成N条初始回路。