求解TSP的离散野马优化算法

针对求解TSP问题，提出一种新的元启发式算法离散野马优化算法（DWHO），应用最小位置匹配值法（MPMV）对求解结果进行离散化解码；为提高算法搜索能力，结合野马放牧、交配、领导者交流与选拔行为，引入变邻域搜索策略，增强了算法的局部搜索能力、加快算法收敛速度。选取TSPLIB标准库33个算例进行实验，并与交换序列人工蜂群算法（ABCSS）、离散蜘蛛猴优化算法（DSMO）两种算法进行比较。实验结果表明，DWHO求得的最优解与ABCSS、DSMO两种算法的最优解相比，最优解改进率最大值分别达到4.52%和3.41%。同时，将离散野马优化算法求解TSP收敛速度与以上两种算法进行比较，其收敛速度具有一定的优势。结果表明离散野马优化算法求解能力和精度具有优势。