求解寻址多旅行商问题的改进单亲遗传算法

为了解决非预先指定起点的单起点、闭回路且目标函数最长、路径最短的多旅行商问题,提出一种融合杂草算法繁殖机制的可寻址混合单亲遗传算法.该算法首先给出了一种新的编码方式,可在种群初始化时产生含有随机配送中心的个体,同时算法采用杂草算法的繁殖机制产生子代,从而加快收敛速度;然后采用改进的单亲遗传操作对路径进行寻优;最后采用混合选择算子对群体进行求解精度选择,避免算法陷入早熟收敛.为验证所提出的改进算法的有效性,采用Matlab对TSPLIB数据库中若干不同规模的实例进行仿真.实验结果表明,该算法在寻找最佳配送中心和最短路径方面具有良好的性能,且能在旅游路径规划问题上得到良好的应用.     

退火单亲遗传算法求解旅行商问题及MATLAB实现

为了提高遗传算法求解较大规模旅行商问题的能力,在单亲遗传算法中引入两代竞争模拟退火选择操作,与倒位算子和插入算子相结合,同时加入保优操作,使遗传搜索效率、收敛速度都得到大幅提高,所花费时间、收敛迭代次数、最后结果明显优于一般遗传算法和单亲遗传算法.给出了用MATLAB实现算法的一些重要步骤和函数,并进行了简要说明.在仿真实例中,用一般遗传、单亲、退火单亲遗传算法对75个城市的TSP问题进行了求解,退火单亲遗传算法对280、535个城市TSP问题进行了求解.结果表明,退火单亲遗传算法最终所得结果最好,但收敛所花时间约为一般遗传的2.5%,单亲遗传的20%,迭代次数为一般遗传的20%,单亲遗传的25%.     

基于互信息的混合蚁群算法及其在旅行商问题上的应用

为了提高蚁群算法的求解性能,从医学图像配准算法的思想出发,提出了一种基于互信息相似度的混合蚁群算法.为了表示最优路径和待配准路径之间的互信息熵,在蚁群算法的概率算子中增加了一个新的相似度影响因子,从而可以增加原算法的全局搜索能力,同时可以加速算法在解空间的搜索速度.将该算法应用在旅行商问题上,根据旅行商问题的特定环境,...     

“机器人”路径改进型单亲遗传算法规划及其仿真

在中国机器人大赛"机器人游中国"比赛项目的路径规划基础上,为克服遗传算法在有约束组合优化问题中计算效率不高的问题,提出了改进的单亲遗传算法.该算法在传统单亲遗传算法的计算步骤中,引入了交换算子、提前算子和修复算子,较大程度地提高了单亲遗传算法的搜索效率.Matlab仿真试验表明,改进的单亲遗传算法计算效率和路径规划能力得到大幅度提高.     

遗传算法和蚂蚁算法混合求解旅行商问题

介绍了一种求解旅行商问题的混合蚂蚁算法,该算法结合了遗传算法中的改进的交叉算子和变异算子,对产生的局部最优解进行适当地交叉和变异,提高算法的搜索空间,可以提高蚁群算法的寻优能力,实验表明该算法很有效.     

一种求解TSP问题的改进人工免疫算法

TSP(旅行商)问题作为经典的组合优化问题,已经被证明是一个NP难题。文中提出一种基于改进的人工免疫算法的TSP求解方法。算法模拟了抗体的蛋白质多肽链结构、免疫系统的克隆选择机制以及浓度调节机制,使用了一种新的抗体间的相似性判断方法。另外,在算法的变异算子中还融合了贪婪算法。这些改进使得算法的搜索性能得到提高。实验结果表明与标准遗传算法相比,该算法全局搜索能力强、收敛速度快。     

一种求解旅行商问题的新算法

分析了旅行商问题的时间复杂度特点，针对用遗传算法求解旅行商问题中存在的一些问题提出了改进算法．此算法将群体分为若干小子集，并用启发式交叉算子，以较好地利用父代个体的有效信息，达到快速收敛的效果．实验结果表明：此算法能提高寻优速度，解的质量也有所提高。     

遗传算法求解TSP问题的MATLAB实现

以遗传算法求解旅行商问题（TSP）为例,提出一种改进的交叉和变异算子,深入讨论了各个遗传算子的程序实现,并给出其算子的MATLAB程序编码,最后用5个城市的非对称TSP进行仿真分析.结果表明,改进的算法比传统算法收敛速度更快,适应值更优,说明改进算法是有效的,证实TSP问题是遗传算法得以成功应用的典型例子.     

用改进的遗传算法求解中国旅行商问题

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法，针对一类ＮＰ完全的组合优化问题－旅行商问题，提出用交换算子操作和模拟退火思想对遗传算法进行改进，显著提高了算法的优化效率，到目前为止，中国旅行商问题的最优解是１５４２６ｋｍ，使用改进的遗传算法，仅利用城市间的距离信息求解中国诱行商问题，得到了１５４０９ｋｍ的更优结果。     

改善分支限界法求解旅行商问题效率的策略

叙述了NP完全问题的复杂性及分支限界法求解问题最优解的策略,分析了利用分支限界法求解旅行商问题过程中影响算法求解效率的主要原因。针对欧氏空间的旅行商问题求解,提出了通过化简初始边集的策略,改善算法的求解效率,通过实验说明了该策略的有效性。该策略可应用到求解旅行商问题的其他算法中。     

一种求解旅行商问题的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在处理大规模旅行商问题时普遍存在易陷入局部最优解和早熟收敛的问题,提出一种改进的人工蜂群算法.将柯西变异算子引入蜜蜂食物源更新公式,设计了一种自适应对数步长代替随机步长以改进随机解生成公式.将改进算法用于求解对称TSP问题,实验结果表明,改进后的算法有效地解决了人工蜂群算法早熟收敛和搜索速度较慢等问题,在求解TSP问题上确实有效可行.     

求解多起点多旅行商问题的-K-means聚类信息传播算法

多旅行商问题在实际生活中有着较为广泛的应用价值,该问题的求解受到越来越多学者的关注。信息传播算法是一类求解组合优化问题最为有效的方法,基于K-means聚类技术,给出了求解多起点多旅行商问题(Multiple depots Multiple Traveling Salesman Problem, MMTSP)的信息传播算法,该算法采用k-means聚类算法将旅行商问题进行聚类,从而形成若干类,对每一个类采用信息传播算法进行旅行商搜索,将每一个类的搜索结果进行综合,得到MMTSP问题的解。通过对旅行商标准测试数据集中的多种实例进行测试,并与其它同类算法进行试验对比分析,结果表明：该算法优于同类算法。     

一种求解TSP问题的新型遗传算法

针对以往各种遗传算法解决旅行商问题(TSP)后期收敛比较困难的问题,提出一种新的遗传变异算子.首先提出了搜索半径概念,使得搜索的空间变大,进而结合选择算子、交叉算子,提出了一种新的解决TSP问题的方法.仿真实验表明:该算法同单一的贪婪遗传算子算法想比,具有更好的性能和全局搜索能力.     

用遗传算法求解中国旅行商问题

阐述遗传算法针对一类NP完全的组合优化问题——旅行商问题，提出采用高级算子操作对遗传算法进行改进，仅利用城市间的距离信息求解中国旅行商问题，用很短的时间得到了16719km这一最优结果。     

基于改进果蝇算法的旅行商问题

通过将原果蝇算法用于求解几个简单函数极值问题上,发现原果蝇算法存在易陷入局部收敛和收敛精度低等不足.为了改进这些不足,使其可以用于解决旅行商问题,结合粒子群算法和遗传算法特点,将粒子群算法的全局极值更新法和遗传算法变异操作引入到原果蝇算法中,提出新的改进果蝇算法.通过引入这些操作,可以扩大解的搜索空间,防止过早收敛和早熟.然后再借助MATLAB软件对TSPLIB库中几个典型的旅行商问题进行求解,并对改进果蝇算法与粒子群算法结果进行比较分析,证明了改进果蝇算法在求解旅行商问题上具有较好特性,具有更好收敛性和更高收敛精度.     

一种求解旅行商问题的信息传播算法

针对旅行商问题求解精度较差、容易陷入局部最优等缺点,提出一种新的求解旅行商问题的信息传播算法.根据旅行商问题的特征,将线性方程嵌入信息传播算法方程中得到旅行商问题的势函数,进而将其转换为因子图,在因子图上利用信息传播算法的迭代方程进行迭代计算.在迭代过程中选择边际信念的最小值,从而得到旅行商问题的初始解,在算法达到设定...     

一种基于离散蛙跳算法的旅行商问题求解方法

针对旅行商问题,提出了一种新的离散化蛙跳求解算法.新算法借助蛙跳算法优化机理,采用基于城市序列的编码方式和新的个体产生方法扩展了传统蛙跳算法的求解模型,并结合简化邻域搜索算法给出了改进策略.仿真实验表明了所提算法及策略的有效性.     

退火单亲遗传算法求解随机需求VRP问题

为了有效求解随机需求的车辆路径问题,在单亲遗传算法中加入模拟退火选择操作,构建了退火单亲遗传算法;并实现了以虚拟自然数代表中心点,可直接利用求解随机需求VRP问题的有效遗传算子。在选择操作中,采用三复本锦标选择的方式,保持了种群的多样性。计算结果表明,该方法可有效求解随机需求车辆路径问题,算法的搜索效率、收敛概率均得到大幅度提高,取得了比一般遗传算法更优的结果。     

解TSP问题的蚁群算法及其收敛性分析

研究和证明求解旅行商问题(TSP)的蚁群算法收敛性.针对蚁群算法搜索时间长、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,改进Dorigo提出的基本蚁群算法.最后,用典型的旅行商问题CHN144进行仿真实验,结果表明,改进蚁群算法在收敛速度及求解能力上都有较大改善.     

面向多旅行商问题的多目标模拟退火算法研究

多旅行商问题是经典旅行商问题的一种演化,考虑一些约束,可以转换为一些较现实的问题,具有较高的理论研究和应用价值.在多旅行商问题中,一个任务由多位旅行商共同完成,问题的求解难度较经典旅行商问题更大.现有的研究中指定旅行商个数,将问题转换为固定数量的多旅行商问题.本文构建了求解pareto解的多目标多旅行商问题模型,针对一定规模的城市数量和约束的问题,获得多旅行商问题中旅行商的合适数量.本文将旅行商的个数和多旅行商的最长访问路径作为优化目标,采用改进的多目标模拟退火(IMOSA)算法和传统的多目标遗传算法对问题进行了求解.采用30个城市的旅行商问题对两种算法进行了测试,发现改进的多目标模拟退火算法相较于多目标遗传算法计算复杂度低,且能发现较好的pareto解,算法性能更优.