# ADNHCS-code
自适应动态邻域布谷鸟混合算法求解TSP问题代码
代码解析如下:
1、删除掉rand < 0.2 + 0.3 * (1/(1+exp(-(gem-400)/10)))的dropout选项,可以让精度更高,但是运行时间会极大增长;
2、代码的邻域变换提供了更多的变化形式;
3、2-opt是主要的优化模式,但是复杂度太高了,如有需要可以继续优化;
4、邻域变换越丰富越好,否则2-opt优化就如同cnn的pooling layer一样,会消掉微弱的调整;
5、作者在提交之前再次尝试运行了一下数据,由于群智能算法的随机性、以及文中的dropout等随机性添加,可能得到比论文数据更优或者更劣的可能;
6、DataSets里面的txt是修改过可以直接读取的,如果要从ALL_tsp.tar.gz里面选数据,需要将其做对应的修改,删除掉头部信息和最后的EOF!
7、在我记忆的可能范围内添加了注释,如有问题,可能作者也记不清了,非常抱歉!


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