Resumen

El problema del viajante de comercio (TSP) es un problema típico de optimización combinatoria, que se aplica a menudo a la colocación de sensores, planificación de rutas, etc. En este trabajo, se propone un algoritmo ACO mejorado basado en un factor heurístico adaptativo (AHACO) para tratar el TSP. En el AHACO, se proponen tres mejoras principales para mejorar el rendimiento del algoritmo. En primer lugar, se introduce el algoritmo k-means para clasificar las ciudades. El AHACO proporciona diferentes estrategias de movimiento para las distintas clases de ciudades, lo que mejora la diversidad de la población y la capacidad de búsqueda del algoritmo. Se propone un optimizador local 2-opt modificado para afinar aún más la solución. Por último, se introduce un mecanismo de salto fuera del óptimo local para evitar el estancamiento del algoritmo. El algoritmo propuesto se prueba en experimentos numéricos utilizando 39 instancias TSP, y los resultados muestran que la calidad de la solución del AHACO es un 83,33% superior a la de los algoritmos de comparación de media. Para instancias TSP a gran escala, el algoritmo también es mucho mejor que los algoritmos de comparación.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:algoritmo, ahaco, algoritmos de comparación, problema típico de optimización combinatoria, factor heurístico adaptativo, diferentes clases de ciudades, diferentes estrategias de movimiento, instancias de escala, tsp, algoritmo aco
• Keywords:algorithm, ahaco, comparison algorithms, typical combinatorial optimization problem, adaptive heuristic factor, different city classes, different movement strategies, scale tsp instances, tsp, aco algorithm