一种TSP求解的人工免疫遗传算法

分析了旅行商问题的各种求解方法的优缺点，并使用了一种基于人工免疫的遗传算法来求解旅行商问题。这种算法在传统遗传算法的全局随机搜索基础上，借鉴人工免疫中抗体的多样性保持策略，大大提高了算法的群体多样性，避免了遗传算法的过早收敛和局部搜索能力差的缺点。     

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.     

一种改进的遗传算法求解TSP问题

提出一种基于顶点的候选表进行交配的遗传算法(Candidate Crossover Genetic Algorithm,CCGA)求解旅行商问题(TSP).遗传算法(GAs)是一种广泛使用的全局优化算法,并且已经成功地用于求解TSP.但是传统的遗传算法的交配算子缺乏指导性和启发性,交配算子随机的选择父体基因进行交配,导致GAs求解速度慢、解的精度不高等不足.通过分析TSP问题本身的特征,给出了一个使用已有的邻接边的信息和路径信息生成顶点的候选表,然后基于顶点的候选表进行交配的交配算子,使用该交配算子的遗传算法在求解TSP问题时性能上得到了很大的提高,通过TSP Lib上的测试样例将该CCGA和传统的遗传算法进行比较.比较结果表明CCGA具有更大的优势,它能使算法求解到近似最优解和最优解只存在很小的偏差.     

求解TSP的改进遗传算法

遗传算法是求解旅行商问题的一种全局优化概率搜索算法方法,文中针对遗传算法较快的找到最优解并防止"早熟"收敛问题,提出了一种新的分级方法,该方法在各级中以群体当前最优个体替代各级中的最差个体,并在各级中采用自适应变异概率,改进后的遗传算法不但有效的维持了群体的多样性,而且提高了收敛速度,最后实验表明,改进的算法是可行和有效的.     

遗传算法求解TSP的进化策略

本文提出用遗传算法（ＧＡ）求解旅行商问题（ＴＳＰ）的一整套进化策略，包括染色体的编码、反向运算、循环运算、交换运算．其中除反向运算外，均与通常的ＧＡ算法所采用的策略不同．文中解释了它们的几何意义．用该算法求解中国３１个城市的ＴＳＰ问题得到了１５４０４公里的新的路径长度．计算结果表明整个算法是有效的     

一种求解TSP初始化种群问题的邻域法

针对遗传算法求解TsP问题时存在初始化种群敏感的问题,提出一种初始化种群的邻域法,在该方法中,从某个城市出发其下一站不是其最近城市,而在比最近城市稍远的邻域范围进行随机选取.邻域法既能提取局部优化路径特征信息,又具有多样性.用4个通用的TSPI.IB标准实例进行实验验证.邻域法初始化种群相比随机法,4个实例的最优解平均改进值达到了46.3%,最优解的质量有较大改善.仿真实验结果验证了邻域法初始化种群的有效性.     

基于免疫遗传算法的TSP优化问题求解

在分析人工免疫系统的基础上提出一种改进的人工免疫算法——免疫遗传算法。文中介绍了该算法的基本步骤及特点,并对旅行商问题进行了仿真研究,与基本遗传算法进行了比较。结果表明所提算法能以较快的速度完成给定范围的搜索和全局优化任务,较标准遗传算法具有更强的全局搜索能力。     

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.     

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.     

求解空走优化路径的自适应邻域遗传算法

建立激光加工中空走路径优化的数学模型,并转化为旅行商问题(TSP)来求解.对最近邻法进行改进形成自适应邻域法.在自适应邻域法中,从某个城市出发,下一城市不一定是其最近城市,而是在比其最近城市稍远的邻域范围进行动态随机选取.在求解TSP的遗传算法中,采用自适应邻域法对种群初始化,然后采用选择、交叉、变异进行迭代,在选择中仅保留父代90%的样本,剩下的采用自适应邻域法产生新样本进行补充.运行结果表明,该算法缩短了激光加工空行程,提高了加工效率.     

改进型遗传算法及其在TSP中的运用

交叉和变异算子是遗传算法的基本算子,它们在改进解群质量中发挥重要作用.根据旅行商问题的具体情况,提出一种改进的基于佳点集的交叉算子、变异算子和旋转算子,在仿真实验中验证了改进型遗传算子的有效性.     

TSP的等价解及其对免疫遗传算法的干扰

以群论的观点考察货郎担问题(TSP)的等价解.指出在利用免疫遗传算法求解TSP问题时,采用平均信息量的方法计算亲和度是不合理的,并且传统的交叉算子存在缺陷.依据群论的观点,提出一种新方法计算亲和度,并提出两种新的交叉算子.     

基于改进和声算法的TSP路径求解

为了提高和声搜索算法(HSA)的收敛速度和准确度,设计了一个基于动态调节概率机制的动态和声搜索算法(DHSA),并将其应用于旅行商问题(TSP)求解.为了验证DHSA的有效性,选取TSP数据集bayg29和ch150,通过Matlab软件将遗传算法(GA)、HSA与DHSA进行仿真实验.实验结果表明,DHSA收敛精度最...     

混沌理论在遗传算法中的应用研究

为了提高遗传算法的搜索能力和效率,将混沌理论引入到遗传算法中。利用Logistic方程构造混沌算子,形成混沌遗传算法。通过实验对混沌算子和杂交算子、变异算子的性能进行了比较,实验数据表明混沌算子具有良好的遍历性。将混沌遗传算法应用在旅行商问题中进行性能检验,结果表明:和标准遗传算法相比,该算法的性能和稳定性都有较大提高。     

TSP邻近算法在Euclid平面上的性能比分析

旅行推销员问题(TSP)邻近算法的性能比已经被证明有一个关于点数的对数函数上界,本文就该方法在欧几里得平面上给出了性能比的一个对数下界。     

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。     

关于旅行售货员问题的混合遗传算法研究

遗传算法（ＧＡ）是一类仿生算法，广泛应用于大型优化问题的求解，本文介绍孤原理和算法，并用简单遗传算法（ＳＧＡ）和混合遗传算法（ＨＧＡ）对旅行售货员问题（ＴＳＰ）进行了研究。     

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。