关于“TSP”的算法研究

n阶完全图（边赋权）的矩阵每行每列最小元素对应着一个次数为n的置换，若从这些最小元素组成的所有圈中每圈至少取出一个元素并令其为∞，那么仅包含这些元素的子矩阵可以经过初等变换将这些元素置于主对角线上形成一个新矩阵，其每行每列最小元素又对应一个新的置换。在满足一定条件时，两个置换合成能够得到一个次数为n的循环置换。运用这些方法，可使求TSP解的算法得到简化。     

基于蚁群算法求解TSP

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法,被广泛地用于解决组合优化问题,它是新兴的仿生进化算法,具有并行计算、正反馈等特点,具有较强的发现问题的能力,在许多领域得到应用。文章应用蚁群算法求解TSP问题,分析了蚁群算法的原理、特征、参数及求解TSP问题的具体实现步骤。     

求解TSP的改进模拟退火算法研究

通过分析传统SA算法原理和存在的不足,提出三种改进：增加记忆功能,避免遗失当前最优解;设置稳定抽样判定条件,保证全局搜索能力;提供7种扰动机制,提高结果改进效果。设计对比实验验证各种改进,分析出较好参数配置,构造较理想的改进SA算法。经过国际公认的TSPLIB提供的实验数据的验证,改进算法在性能上比GA和传统的SA算法均有较大提高。     

用最小生成树解决TSP问题

旅行商问题(Traveling Salesman Problem，TSP问题)是组合优化领域中研究最多的问题之一，是一个经典的NP难题，也是目前优化领域里的研究热点。目前解决旅行商问题有诸多算法，神经网络、遗传算法、免疫算法等，在各种解决旅行商问题的算法中，还是存在很多问题。本用最小化生成树来求解旅行商问题。在对题目要求进行深入分析的基础上，对原有算法进行了多方面改进，并用C语言进行了实现。采用选取排除最长路径顶点的方法降低时间复杂度、采用比较顶点次序的方法提高算法准确性、通过自动产生顶点坐标降低输入复杂性和测试的准确性，实验结果表明该算法可以取得较好的效果。     

基于TSP的蚁群算法及其在路由中的应用

蚁群算法（ant colony optimization，ACO），又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术，一直以来都是研究的热点。本文首先较系统地总结了蚁群算法的起源和发展，总结了蚁群算法的特点和不足及针对这些不足提出的各种改进方法，最后在组合问题上应用表明改进算法具有良好的性能。     

一种求解TSP的混合型蚁群算法

针对基本蚁群算法存在的过早收敛问题,提出一种采用混合模式调整信息素的改进蚁群算法,当陷入局部最优解时便启用新的信息素调整规则,从而使算法跳出局部解.计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解TSP难题有较好的改进效果.     

一种求解TSP问题的融合算法

提出了一种求解TSP问题的融合算法即GAPACA． GAPACA算法首先利用遗传算法求得符合一定条件(具有全局性和多样性)的种群,然后将其中的个体按照蚁群算法中信息素的定义转化为蚁群算法的初始信息素,再由蚁群算法求得近似最优解。实验表明,GAPACA算法能有效提高收敛速度,并可获得更优结果。     

瓶颈TSP下界快速算法

瓶颈TSP是网络设计和优化中的一个NP难题,在数学推导和证明的基础上,给出了一个求解对称型瓶颈TSP问题下界的快速算法,利用该算法求解了TSP问题标准库中部分对称型问题,给出了计算结果并与标准问题库中已知的最好解进行了比较。     

蚁群算法求解TSP时参数设置的研究

蚁群算法作为一种新的模拟进化算法,由于具有较强的发现解的能力,在许多领域得到应用。但蚁群算法中的参数设定基本是靠经验和实验来设定的。针对TSP,通过实验对参数以及参数的设置做了研究,对参数设置提出了新的算法,并进行了实验验证。     

蚂蚁算法在TSP问题求解的应用

蚂蚁算法是目前解决大规模复杂问题比较有效的算法。同时TSP问题是经典的NP-C问题,已被广泛应用于在VLSI芯片设计、网络路由和车辆选路等领域,对TSP问题的求解的突破意味着大量NPC问题的求解可以迎刃而解,因而有着重要的实际价值和理论意义。文章系统地介绍了TSP问题,并在此基础上对蚂蚁算法求解TSP问题做了相关探讨。实验结果表明,蚂蚁算法对参数的初始值也具有敏感性,对于一个好的初始值的确定,需要建立在大量试验的基础上。     

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TSP问题的一种基于信息素的遗传交叉算子

提出了求解TSP问题的一种新的基于信息素的遗传交叉算子,并对算子构造子个体的过程进行了实验分析. 在生成子个体时,基于信息素的遗传交叉算子不仅能够利用包括边长度和邻接关系在内的局部信息,还可以利用以信息素形式保存的全局信息. 在纯遗传算法框架内,利用TSP基准算例对所提出的交叉算子的性能进行了实验测试. 结果表明,该算子在精度和收敛速度上均优于其他知名的交叉算子.     

求解旅行商问题的一个有效算法

采用统计方法,以中国旅行商问题为例给出了一个求解旅行商问题的有效算法.首先对每个点到其他各点的距离进行求和,然后对每点的距离之和排序,取距离之和最长的3个点连成一回路,再按距离之和的大小顺序选取其余节点,插入到回路的最佳位置上,使得新回路增加的长度越来越短,最后得到旅行商问题的回路.算法实现容易、运行速度快,生成的结果接近其最优解.     

旅行商问题的一种启发式算法

用一个有向图表示旅行商避开某一城市到1个顶点的所有最短路径,并在每条弧上定义一个线性表,用以记录所有包含该弧的图,从而将判断某条弧和某个顶点是否应该存在于某个子图中的最短路径上的问题转化为线性表的相关操作,进而讨论了图上的弧都在某一最短路径上的充要条件,以及如何顺序产生第1列到第n列的顶点上的图,如何从这些图上搜索出近似最优解的方法.     

货郎担问题的近似算法

货郎担问题（TSP）属于典型的组合优化问题,研究TSP问题具有典型意义。本文讨论了具有三角不等式性质的TSP问题的近似算法及其时间性能。并对此算法在一般的TSP问题下的时间性能进行了分析。     

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.     

一种新的求解旅行商问题的混合遗传算法

提出一种新的求解旅行商问题的混合遗传算法。该混合遗传算法充分利用2-opt和3-opt局部搜索能力,有效地弥补了具有较强全局搜索能力的遗传算法在局部搜索方面表现出来的缺陷。实验结果表明,该混合算法性能显著优于遗传算法。     

Hybrid ant colony algorithm for traveling salesman problem

A hybrid approach based on ant colony algorithm for the traveling salesman problem is proposed, which is an improved algorithm characterized by adding a local search mechanism, a cross-removing strategy and candidate lists. Experimental results show that it is competitive in terms of solution quality and computation time.     

新型混沌粒子群算法在TSP中的应用

针对旅行商问题,提出一种结合混沌优化和粒子群算法的新型混沌离散粒子群方法(CIPSO)。新算法根据此类组合优化问题解的固有地形特征,利用混沌运动的遍历性、随机性等特点进行求解,其基本思想是在求解过程中对粒子进行混沌扰动避免陷入局部最优,并引入群体间粒子的交叉作用来提高寻优效率。通过与遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法等比较以及不同TSP问题的仿真实验发现,该方法是一种能进行有效优化的新方法。     

混合量子算法在旅行商问题中的应用研究

针对旅行商问题(TSP)的特点提出了一种新的解码方式,结合了进化计算(EA)和微粒群算法(PSO)的思想,构造了独特的混合量子算法(HQA).为进一步提高算法的性能,构造了改进混合量子算法(IHQA).IHQA在更新个体时能够指导惯性权重进行动态变化,决定个体在下一代被吸引或扩散.经测试证明,两种混合算法均表现出强大的寻优能力,IHQA效率更高.