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摘要
立方体表面的多旅行商问题在实际生活中具有较大应用前景。论文提出了一种邻域贪婪的Harris鹰优化算法（NGHHO），该算法在较新的HHO算法基础上通过使用k-mean聚类增强初始解的质量，利用邻域搜索提高算法在TSP问题中的寻优性能，采用贪婪策略提升算法的收敛速度。通过在TSP benchmark测试集和随机点集上与其他经典的群智能算法进行测试比较，实验结果显示NGHHO寻优效果更好，并且显著克服了Harris鹰优化算法的寻优精度低、易陷入到局部最优的缺点，有效地求解了在特殊表面上的MTSP问题，具有较好的实际应用前景。
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