基于仿真的遗传算法求解动态旅行商问题

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.     

分形法与范例库推理相结合进化求解旅行商问题

旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是一个典型的组合优化问题，而且是一个NP完全问题。遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是求解组合优化问题的行之有效的算法。但遗传算法并不是一个完美无缺的算法，它最突出的问题是早熟现象。在解决像旅行商这类组合优化中的NP完全问题。是极易陷入早熟收敛，城市规模越大越难求得最优解。如何缓和旅行商问题中的早熟现象。使问题的解尽可能接近最优解．这是本文研究的主要内容。本文在分形法的基础上提出．了一种分形法与范例库推理相结合的改进方法用以求解TSP问题。首先建立范例库，选取其中优良的个体来指导城市规模大的旅行商问题进行合理的区域分割，由于优良个体与最优值的结构大体相同，相似度大，故可以有效地实施“分而治之”的策略。在寻优进化过程中，还要对范例库进行更新与维护。通过对TSPLIB测试库中的eil51、eil101、ch130和ch150问题的求解，说明该方法在求解TSP问题上是行之有效的。     

一类多旅行商问题的计算及仿真分析

旅行售货商问题(TSP)是组合优化领域的经典问题之一,而考虑多个旅行商的多旅行商问题(MTSP)是经典的旅行商问题的扩展.多旅行商问题的特点使其符合许多实际问题,并且通过对多旅行商问题加入约束条件可以使其转化为车辆选择问题(VRPs).针对一类特殊的MTSP问题采用Lin-Kernighan算法进行求解分析,并在此基础之上针对访问城市数目均衡的多旅行商问题采用两阶段方法进行求解,计算仿真结果是令人满意的.     

基于偏好信息的多目标旅行商问题Pareto优化求解

多目标旅行商问题(MOTSP)是经典旅行商问题的扩展,其优化目标包含了距离、成本、收益及风险等多个相互冲突的指标.本文提出了一种基于偏好的Pareto演化算法p-PEA用于建模并求解此NP-hard问题.该优化算法建立在MOTSP的智能体仿真模型之上,从而解决了数学建模不能真实再现实际MOTSP中众多影响因素的问题.通过仿真的方法,算法能够得到MOTSP可行解的各项评价指标值.在此基础士,通过设计演化算法搜索问题的Pareto优化解集.其中,将决策者的决策偏好信息引入到Pareto优化解集的求解过程中,所得结果将更合理.最后,以一个130个城市的旅行商问题为例验证了算法的有效性.     

小规模TSP边集裁剪策略研究

由于旅行商问题的计算复杂性,随着问题规模的扩大,精确算法逐渐不能在较短的时间内得到或不能得到问题的全局最优解.通过对该类问题的高质量优化解与全局最优解之间关系的分析,基于概率统计原理建立了问题的简化初始边集,并在分支裁减法中应用了合理的动态上界调整,新建立的混合分支裁减法实现了对小规模旅行商问题的快速精确求解.     

圆排列问题的蚁群模拟退火算法

首先把圆排列问题转化为旅行商问题,然后利用模拟退火算法是求解此问题.针对模拟退火算法对选择试验解比较敏感这一问题,文章提出六种找领域解算法.算法的分析和测试表明,利用了城市间距离大小的信息的蚁群模拟退火算法 是一种简单有效的算法.     

基于差分进化算法的多旅行商问题优化

针对所有旅行商路径最大值最小的多旅行商问题,提出改进的差分进化算法优化.在该优化方法中,编码采用实数编码;改进的差分进化算法采用轮盘赌选择;根据旅行商问题的特点,在差分进化算法中增加邻域搜索算子.该方法适于距离对称和非对称的多旅行商问题求解.以距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真和比较,可以看出所提出的改进差分用来解决多旅行商这类离散组合优化问题是有效的.     

一种求解旅行商问题的交叉禁忌搜索

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。     

时变网络环境下旅行商问题研究

对时变旅行商问题进行描述,提出处理一般跨时段的新方法,并建立数学模型.在求解方法上构造动态搜索优化算法ds-k-opt(k=2,2.5,3)求解该问题.通过实验仿真,大部分动态搜索优化算法解质量优于动态规划启发式算法,且求解规模更大.动态搜索优化算法解随k值增大而更优,算法运行时间也随之增加.     

嵌套分割算法在旅行商问题上的应用

嵌套分割算法是近年来提出的一种求解大规模优化问题的新型全局优化方法。介绍了嵌套分割算法(NPM)的基本思想,将其应用于求解旅行商问题。首先对嵌套分割算法各个算子的策略进行了分析和比较,在局部搜索中引入2-opt算法,并对初始最可能域加以改良,最后提出算法的并行化实现方法。实验证明嵌套分割算法在解决TSP问题时可以获得高质量的解,并且具有良好的时间性能。     

基于递阶遗传算法的一类多旅行商问题优化

针对最小化单个旅行商路程的多旅行商问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。     

具有服务时长的在线TSP问题

针对城市快递揽件服务过程中,需求事先无法预知并且每个需求服务时长不确定的情形,提出具有服务时长的在线TSP问题.分别在一般网络图上和直线上证明了此问题的竞争比下界进而在一般网络上给出PAH-ST算法,在直线上给出PQR-ST算法,并对算法进行了竞争性能分析.本文提出模型是在线TSP问题的一般形式,结论可以为快递车辆的实时调度决策提供依据.     

基于蚁群优化算法的0-1背包问题求解

蚁群优化算法在求解旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题和网络路由问题等获得了极大的成功．将蚁群优化算法应用于0—1背包问题，首先将0—1背包问题表示成相应的构造图，并针对该图设计了两个状态转移公式，蚂蚁根据这两个状态转移公式在带权图中移动直到死亡．此时，蚂蚁所走过的路径即构成背包问题的一个可行解．仿真实验对该算法的参数进行了讨论，再与遗传算法进行比较，结果显示该算法具有较高的性能．     

Finding the Minimum Ratio Traveling Salesman Tour by Artificial Ants

Ants of artificial colony are able to generate good solutions to the famous traveling salesman problem (TSP). We propose an artificial ants algorithm for solving the minimum ratio TSP, which is more general than the standard TSP in combinatorial optimization area. In the minimum ratio TSP, another criterion concerning each edge is added, that is, the traveling salesman can have a benefit if he travels from one city to another. The objective is to minimize the ratio be-     

一种基于能量熵的快速遗传算法研究

在分析标准遗传算法的优越性与存在不足的基础上,提出了对遗传算法的改进方法.将能量熵的选择加入到遗传算法的退火选择中,以充分地探索解空间,保持种群的多样性.将伪梯度搜索应用于对个体的邻域搜索,利用当前种群的有效信息及系统信息,提高寻优速度.对典型的TSP问题及一实际电力网络故障恢复的仿真研究表明,改进算法全局优化性能优于启发式遗传算法及标准、退火遗传算法,同时使收敛速度有了较大的提高.     

基于改进型能量函数和瞬态混沌神经网络的TSP问题研究

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。     

对一类带聚类特征TSP问题的蚁群算法求解

蚁群算法是近几年提出的一种新型的模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力,但同时也存在收敛速度慢的缺点。针对带聚类特征的TSP问题,提出了一种新型的蚁群算法。该算法利用TSP问题本身所具有的聚类特征,从数据域上将其分解成多个子问题,对每个子问题分别采用蚁群算法并行求解,最后将所有子问题的解按一定规则合并成问题的解。对带聚类特征TSP问题的仿真实验表明该算法的收敛速度得到了极大的提高。