作者：张军英 周斌tsp问题组合优化自组织映射全局优化总体优化局部优化
摘要：旅行商问题（TSP）是组合优化中最典型的NP完全问题之一，具有很强的工程背景和应用价值．文章在分析了标准SOM（Self-Organizing Map）算法在求解TSP问题的不足和在寻求总体最优解的潜力的基础上，引入泛化竞争和局部渗透这两个新的学习机制，提出了一种新的SOM算法——渗透的SOM（Infiltrative SOM，ISOM）算法．通过泛化竞争和局部渗透策略的协同作用：总体竞争和局部渗透并举、先倾向总体竞争后倾向局部渗透、在总体竞争基础上的局部渗透，实现了在总体路径寻优指导下的局部路径优化，从而使所得路径尽可能接近最优解．通过对TSPLIB中14组TSP实例的测试结果及与KNIES、SETSP、Budinich和ESOM等类SOM算法的比较，表明该算法既简单又能使解的质量得到很大提高，同时还保持了解的良好的稳健特性。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
