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1.
求解TSP的改进人工鱼群算法 总被引:2,自引:0,他引:2
利用遗传算法的交叉算子,并引入去交叉策略,对人工鱼群算法进行了改进,提出了一种改进型人工鱼群算法,并将该算法用于求解旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)这一经典的NP难问题。通过实验仿真与目前TSP已知最优解进行对比分析,结果表明,改进后的人工鱼群算法在种群规模较小,迭代次数较少的情况下也可以收敛到已知最优解。 相似文献
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针对传统神经网络在搜索NP类问题的解时易陷于局部最优点的不足,提出了一种基于改进型能量函数(IEF)和瞬态混沌神经网络(TCNN)的优化模型,将此应用于旅行商问题(TSP)的求解,并和传统神经网络优化方法进行了比较。仿真研究结果表明,该论文所提出的方法在解的可行性以及全局最优解的获取能力方面都有很大优势,收敛速度和准确度也令人满意。 相似文献
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遗传算法是解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)的通用路径优化算法之一。为解决传统遗传算法收敛速度慢且解不稳定的问题,提出一种生物信息启发式遗传算法(bioinformation heuristic genetic algorithm,BHGA)。通过优化适应度函数和初始种群,引入生物信息学中的基因序列对比手法进行交叉重组排序,采用基因逆转操作进行变异,对遗传算法进行改进,使算法能够加快收敛速度,得到更优路径解。利用BHGA对TSPLIB数据库中算例进行求解,实验仿真结果表明:该算法在中小型规模的TSP中求解效果好且结果稳定。 相似文献
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一种求解旅行商问题的交叉禁忌搜索 总被引:2,自引:1,他引:2
提出一种改进的禁忌搜索(TS)一交又禁忌搜索(CTS),并用于混合优化问题旅行商问题(TSP)的求解。CTS主要包括集中策略和分散策略,采用选择规律的改变促进移动的混合,集中策略增强了算法的局部搜索能力;分散策略是用于开辟新的搜索空间,在CTS中,采用遗传算法中的交叉算子作为分散策略,优解选择法作为集中策略。CTS、标准TS、带集中裳略的TS和蚁群算法用于求解相同的TSP例子,所用例子都是来自TSPLIB例子库和Fogel路径。求解结果显示了CTS的性能优于其它算法。 相似文献
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为优化生物反恐条件下的应急物资配送过程,将该环境下的应急物资配送问题构造为一多旅行商问题(MTSP),并从理论上分析了该旅行商回路为最短Hamilton路径。以此问题为背景,针对应用传统遗传算法求解多旅行商问题时存在收敛速度缓慢等问题,提出并设计了一类新的混合遗传算法。该类新遗传算法与传统遗传算法的最主要区别在于,针对多旅行商问题专门设计了一种新的染色体编码规则、排序算子和交叉算子。仿真结果表明,该算法能够快速收敛到问题的近似最优解,并能很好地维持种群的多样性。 相似文献
9.
基于仿真的遗传算法求解动态旅行商问题 总被引:1,自引:0,他引:1
以标准旅行商问题的扩展问题--动态旅行商问题为对象,分析了动态旅行商问题中由于道路流量实时变化所引起的标准旅行商问题的数学建模与优化求解的问题复杂性.通过建立其计算机仿真模型再现动态旅行商问题中众多复杂的非平稳、随机因子.进而提出了基于计算机仿真模型的遗传算法,即根据计算机仿真的结果,应用改造后的遗传算法搜索原问题的优化解.最后,在多智能体仿真平台上实现该优化算法,并以此求解20个城市的动态旅行商问题,计算结果验证了算法的有效性. 相似文献
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基于Hopfield网络学习的多城市旅行商问题的解法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Hopfield神经网络(HNN) 学习算法难以求解大规模组合优化问题的不足,提出了基于HNN学习的多城市旅行商问题的示解算法。它是把HNN学习算法作基本算子,对城市群体按一定的规则进行有效的分割、计算攻连接,来寻找巡回路径的最优解或满意解。并以100城市的旅行商问题为例进行了仿真实验,骓证了算法的有效性。该算法不受求解问题的规模限制;还可通过并列运算实现高速化;同时因自满法简明,易于硬件实现。 相似文献