交换插入算法简捷求解货郎担问题

货郎担问题是一个组合优化问题．本文用明了的语言列举了一些常见的计算机算法，分析其算法复杂性．提出用交换插入算法简捷求解货郎担问题，并且对各种算法的运行结果进行了比较     

寻求中国货郎担问题最短回路的多项式时间算法

研究求解中国货郎担问题最短回路的多项式时间算法。首先利用计算机几何凸壳与中轴的结构将集划分尤其中干个子点集,然后反复采用求子点集凸壳及划分科余子点集的方法,求得通过子点集的子路径,最后将各子路径连接成一条回路。中国货郎担问题存在多项时间算法求得最短回路。     

求解货郎担问题的认识和实践

分析货郎担问题的解空间，用简捷的交换－插入算求解货郎担问题，并提出用求多个局部最优解的方法，然后再从中得出全局最优解。     

基于演化算法的TSP求解

TSP即旅行商问题或者货郎担问题是一个易于描述但难于解决的NP问题,也是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。简要介绍了求解TSP的若干方法,同时讨论了基于演化算法的TSP求解方法,并对TSP的求解进行了展望。     

元素判别值分配法的综合求解算法设计

元素判别值分配法在用于求解运筹学一般运输调配与货郎担问题时,鉴于两类问题求解的不同,故使用的算法与调用的程序也不同．现已研制成功综合的求解算法与求解程序。则调用综合算法的程序．它既可求解一般运筹学的调配问题,也可求解货郎担问题;既可求最小值的问题,也可用于求解目标函数为最大值的问题．由于它只需一次调用,便可求解所属问题的最优解,是目前最有效的求解新方法．     

有时限的货郎担问题的一种解法

分析了有时限的货郎担问题，给出了该问题的一种近似的求解算法－两步遗传算法，并分析了算法的有效性和复杂性。     

无线传感器网络Mobile Agent路由问题的模拟退火解法

数据融合是无线传感器网络研究中的一个关键问题。近年来,Mobile Agent（移动代理）技术被提出用于无线传感器网络中的信息融合,移动代理需要访问其簇内的传感器节点从而在分布式的网络环境下实现关键数据的融合。移动代理路由的选择将直接决定系统的能耗,从而影响整个网络的使用寿命。Mobile Agent需要找到一条最优的路线,使整个行程最短,从而最大限度地延长黟络使用寿命。阐述了这个路由优化问题实际上是一个NP完全问题——货郎担问题（minimun TSP）,并考虑到无线传感器网络有限的计算能力和苛刻的能耗要求,使用模拟退火算法对这个问题给出一个近似的最优解。     

求解货郎担问题的遗传算法

介绍了遗传算法及其在货郎担问题上的应用,分析其优缺点,目前主要的改进方法和未来的发展趋势。     

一种新的全局优化算法——统计归纳算法

在多极值问题的优化领域 ,主要有模拟退火算法(SA) ,遗传算法 (GA) ,人工神经网络 (ANN)算法 ,它们都是基于对自然现象模仿的算法。该文从更基本的优化思想出发 ,基于概率论提出了一种新的全局优化算法——统计归纳算法 (SIA)。在一些标准测试函数以及“货郎担问题”(TSP)上的计算结果表明 ,该算法在智能性 (所需的函数计算次数 )和解的全局性方面都远远好于 SA和 GA。在中国 144个城市的 TSP问题实例中 ,它甚至很快就找到了比参考计算中给出的“目前已知的最优路径”更短的路径。从这一算法思想的角度 ,阐述了 SA和 GA为何对全局优化问题有效 ,以及SA和 GA各自固有的不足之处     

货郎担问题的新解法及其算法设计

货郎担问题是运筹学中的一个著名例题。目前使用分技定界法及动态规划方法求解，本文介绍使用元素判别值进行求解的新方法及其算法设计和程序实现，它比现行方法简易有效。     

一种求解TSP问题的混合算法

结合粒子群算法、蚁群算法、重力搜索算法提出了一种新的混合算法——TSP-GPAA.该算法将粒子群算法和重力搜索算法加入到蚁群算法中,利用粒子群算法的全局搜索能力解决了蚁群算法的初始信息素匮乏的问题,并且重力搜索算法将粒子群算法和蚁群算法参数进行优化,明显提高了蚁群算法的优化性能.实验表明新算法对于解决TSP问题是有效的...     

求解旅行商问题的几种算法的比较研究

旅行商问题具有重要的理论和实际研究价值,在工程实践中应用广泛.采用遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法对旅行商问题进行求解,并选取中国旅行商问题进行仿真,比较了3种算法的优劣,得出了它们各自不同的适用范围:蚁群算法适用于缓慢地较精确的求解场合;模拟退火算法适用于快速精确的求解;遗传算法适用于快速求解,但结果准备度要求不高的情况.     

两阶段遗传算法在求解TSP问题中的应用

为了提高利用遗传算法求解TSP(traveling saleman problem)问题的能力,给出了一种种群多样性的定义,提出了一种利用2个阈值在贪婪优化遗传算法和退火单亲遗传算法间切换的两阶段遗传算法,从而可以在保持种群多样性的基础上优化种群.两阶段遗传算法在种群多样性下降到一定程度时,转换遗传方式,在继续寻优的同...     

用嵌套插队算法解决旅行推销员问题

提出了一种求解TSP问题的近似算法一嵌套插队算法。这种算法结合了启发式算法和随机化算法以及局部寻优的思想。实验结果表明对于较小规模的TSP问题，直接用插队算法(QJA)就能以很大的概率获得巳知最优解。对于规模较大的TSP问题．嵌套插队算法(NQJA)能获得质量高于著名的启发式算法的解。另外，用嵌套插队算法找到的Chinal44的最短路径优于目前巳知的最短路径。嵌套插队算法是专门针对TSP问题而提出的，但其思想也可以给求解其他NP难解的组合优化问题以启发。     

用嵌套插队算法解决旅行推销员问题

提出了一种求解TSP问题的近似算法--嵌套插队算法.这种算法结合了启发式算法和随机化算法以及局 部寻优的思想。实验结果表明对于较小规模的TSP问题,直接用插队算法(QJA)就能以很大的概率获得已知最优 解。对于规模较大的TSP问题,嵌套插队算法(NQJA)能获得质量高于著名的启发式算法的解。另外，用嵌套插队 算法找到的China144的最短路径优于目前已知的最短路径。嵌套插队算法是专门针对TSP问题而提出的，但其思 想也可以给求解其他NP难解的组合优化问题以启发。     

一个基于遗传算法的TSP问题解决方案

介绍了遗传算法的基本思想、TSP问题及其应用.基于经典的遗传算法思想,在一个解决TSP问题方案的基础上提出了改进方案.从问题的解决中可以看到,利用遗传算法解决实际问题,主要依赖于问题的编码以及遗传操作算子.     

蚁群优化算法及其应用

介绍了蚁群优化理论的产生和发展过程，重点阐述了蚁群算法的基本原理．给出了算法的TSP问题模型，讨论了其研究现状和应用现状．对下一步的研究工作做了展望．     

TSP及其扩展问题的混合型启发式算法

就经典的旅行商问题（ＴＳＰ）及其扩展形式;瓶颈问题、多目标问题等给出一种混合型启发式算法,并知微机上予以实现,为困难的扩展型ＴＳＰ提供了新的求解手段。     

Solving constrained traveling salesman problems by genetic algorithms

Three kinds of constrained traveling salesman problems (TSP) arising from application problems, namely the open route TSP, the end-fixed TSP, and the path-constrained TSP, are proposed. The corresponding approaches based on modified genetic algorithms (GA) for solving these constrained TSPs are presented. Numerical experiments demonstrate that the algorithm for the open route TSP shows its advantages when the open route is required, the algorithm for the end-fixed TSP can deal with route optimization with constraint of fixed ends effectively, and the algorithm for the path-constraint could benefit the traffic problems where some cities cannot be visited from each other.     

基于蚁群算法的Traveling Salesman Problem研究

本文介绍了一种求解复杂组合优化问题的新的拟生态算法——蚁群算法.阐述了该算法的基本原理以及蚁群算法在TSP问题上的应用,并提出了改进算法,使得算法有更好的全局性.