改进鸽群优化算法应用在单仓库多旅行商问题的方法

本发明涉及单仓库多旅行商技术领域，本发明提供了改进鸽群优化算法应用在单仓库多旅行商问题的方法，所述方法包括：使用约束K均值聚类算法对坐标进行分类，将整体问题划分为多个独立的旅行推销员问题；基于概率启发式初始化操作生成一定数量的个体和初始解，依次应用贪婪交叉算子和概率交叉算子对初始解进行迭代更新；从所有个体中随机选择八个个体形成一个组，组内具有最高适应度排名的个体进行2‑opt局部优化，优化后的序列作为该组的代表完成分配最优路径任务。本发明构建了结合约束聚类的路径优化模型，通过将约束K均值算法整合到路径优化方法中，提升了多旅行商问题中的任务分配和路径规划的效率与准确性，有效减少了路径冗余。