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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶大學(xué)申請(qǐng)的專利一種解決旅行商問題的基于相似歷史樣本的孿生優(yōu)化方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116245262B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211242263.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/047；該發(fā)明授權(quán)一種解決旅行商問題的基于相似歷史樣本的孿生優(yōu)化方法是由伍洲;楊寒石;鄔俊俊;馬樂設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-10-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種解決旅行商問題的基于相似歷史樣本的孿生優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種解決旅行商問題的基于相似歷史樣本的孿生優(yōu)化方法，包括以下步驟：1構(gòu)建歷史TSP數(shù)據(jù)庫(kù)；2構(gòu)建自編碼器，將所有歷史TSP對(duì)應(yīng)的特征向量存入Mivlus向量數(shù)據(jù)庫(kù)中；3將Mivlus向量數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的所有歷史TSP的特征向量劃分成若干簇，記為歷史TSP簇；4獲取目標(biāo)TSP的數(shù)據(jù)；5確定粗選孿生TSP簇；6確定最小余弦距離；7確定孿生TSP的數(shù)據(jù)和解決方案；8學(xué)習(xí)孿生TSP和目標(biāo)TSP的映射矩陣；9獲得進(jìn)化算法EAs的初始解Gt；10對(duì)進(jìn)化算法EAs的初始解進(jìn)行迭代計(jì)算，達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)后，輸出目標(biāo)TSP的解決方案。本發(fā)明降低了成本，同時(shí)提高了效率。

本發(fā)明授權(quán)一種解決旅行商問題的基于相似歷史樣本的孿生優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種解決旅行商問題的基于相似歷史樣本的孿生優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：1構(gòu)建歷史TSP數(shù)據(jù)庫(kù)，包括歷史TSP的數(shù)據(jù)和解決方案；2構(gòu)建自編碼器，將歷史TSP數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有歷史TSP數(shù)據(jù)依次輸入到自編碼器中，獲得每個(gè)歷史TSP對(duì)應(yīng)的特征向量，并將所有歷史TSP對(duì)應(yīng)的特征向量存入Mivlus向量數(shù)據(jù)庫(kù)中；3將Mivlus向量數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的所有歷史TSP的特征向量劃分成若干簇，記為歷史TSP簇，并記錄每個(gè)歷史TSP簇的聚類中心的特征向量；4獲取目標(biāo)TSP的數(shù)據(jù)，將目標(biāo)TSP的數(shù)據(jù)輸入到自編碼器中，獲得目標(biāo)TSP的特征向量；5計(jì)算目標(biāo)TSP的特征向量與每個(gè)歷史TSP簇的聚類中心的特征向量的余弦距離，并確定余弦距離小于預(yù)設(shè)值的簇，記為粗選孿生TSP簇；6計(jì)算粗選孿生TSP簇的所有歷史TSP的特征向量與目標(biāo)TSP的特征向量的余弦距離，確定最小余弦距離；7根據(jù)最小余弦距離構(gòu)建目標(biāo)TSP的孿生TSP，確定孿生TSP的數(shù)據(jù)和解決方案；8學(xué)習(xí)孿生TSP和目標(biāo)TSP的映射矩陣；9通過映射矩陣將孿生TSP的解決方案映射到目標(biāo)TSP的搜索空間中，獲得進(jìn)化算法EAs的初始解Gt；10對(duì)進(jìn)化算法EAs的初始解進(jìn)行迭代計(jì)算，達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)后，輸出目標(biāo)TSP的解決方案。

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