小窗口蚁群算法解决旅行商问题的应用与分析

本文先介绍基本蚁群算法模型,并应用此法对TSP(旅行商问题)进行了求解。然后运用小窗口蚁群算法解决TSP问题,通过与基本蚁群算法的比较,认为小窗口蚁群算法无论是在解的优化上还是运行时间上都优基本蚁群算法。     

智能水滴算法求解TSP问题的研究

智能水滴算法是一种模拟自然界中河水和河床相互作用的算法,根据智能水滴算法易于收敛于局部最优解,通过设置路径间最大、最小泥土量对算法进行改进,实现了水滴优化算法,并且将其运用到TSP(旅行商问题)的求解中.并对TSP51、TSP76问题进行仿真分析,结果表明改进的水滴群算法比原智能水滴算法具有更好的求最优解的能力,收敛速度更快,效果更好.     

“TSP+GPR”预报模式在象山隧道岩溶段的应用

目前,在国内外岩溶超前地质预报手段中,隧道地震波法(TSP)及地质雷达法(GPR)为针对岩溶问题的主流地质预报手段。两种预报手段在岩溶超前地质预报中各自具有其优点和缺点,但单一采取其中一种方法在岩溶预报中存在诸多问题。以此为背景,结合依托工程龙厦铁路象山隧道,将"TSP+GPR"综合预报模式应用于龙厦铁路象山隧道岩溶段,并通过与开挖情况对比和研究,说明"TSP+GPR"预报模式在岩溶段地质超前预报的整体效果。     

影响郑州市大气TSP浓度诸因素的灰色关联分析与弹性分析

根据郑州市大气TSP浓度的监测数据以及相关影响因素数据 ,运用灰色系统理论的关联分析方法 ,得出了影响TSP浓度的主要因素 ,并通过建立灰色GM ( 1,N)模型 ,运用弹性分析理论分析了各影响因素对TSP浓度的贡献大小。经过两者分析 ,提出了控制和治理TSP污染的对策。     

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。     

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。     

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MDVRP问题的混合蚊子追踪算法

针对现实生活中应用广泛的多车场车辆路径优化问题,建立相应的数学模型。根据"就近原则"将MDVRP问题分解为VRP问题,再根据约束条件的限制将VRP分解为TSP问题,提出一种蚊子追踪算法对TSP求解,详细介绍了蚊子追踪算法的理论基础和求解模型。仿真结果表明,该算法是有效可行的,并优于遗传算法、禁忌搜索和蚁群算法,且证明了该算法对求解这类NP完全问题有一定的指导意义。     

协同神经网络求解流动推销员问题方法——确保单回路的神经网络方法

神经网络方法求解流动推销员问题(Travel Salesman Problem,简称TSP问题)时,往往产生不满足TSP的单回路约束的不可行解.基于协同神经网络的方法解决TSP,并设计了一个回路合并算法,确保得到满足TSP的单回路约束的解.通过算例进行数值模拟,并且比较了新算法、标准遗传算法和标准模拟退火算法的求解结果.实验结果表明,说明该方法在求解TSP 问题上是行之有效的.     

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。     

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.     

基于禁忌搜索算法的旅行售货员问题

旅行售货员问题（TSP）是组合路径问题，属于NP问题，对于这个问题的解决已经提出了很多的算法，本文基于禁忌搜索算法思想对TSP问题进行了探讨，在此基础上，通过相应的路径搜索变换，找出一个近似最优解。     

考虑流量变化过程的泵站输水系统优化方法

在考虑了泵站流量变化过程的基础上，建立了泵站加压输水管道系统优化设计的线性规划模型。在保证各阶段供水流量和压力条件下，可确定各供水阶段所需扬程和各输水管段尺寸的最优值，使系统年费用最低。计算结果可为泵站加压输水系统的设计与运行提供科学依据。     

用粒子群优化算法求解旅行商问题综述

TSP是一个典型的NP-完全问题,由于其在许多领域内具有实际的应用价值,一直有众多学者对其进行研究。PSO是一种新的群智能算法,优势在于简单容易实现,又有深刻的智能背景。主要介绍了近几年来用PSO算法求解TSP的研究状况,并进行了分析和展望。     

多声子对弱耦合体磁极化子性质的影响

研究了磁场中多原子极性晶体中多声子相互作用对弱耦合体极化子基态能量和有效质量的影响．采用么正变换、线性组合算符和拉格朗日乘子法。计算了多声子相互作用对磁极化子基态能量和有效质量的附加贡献．结果表明，基态能量的附加贡献为电子-不同支LO声子-磁场间耦合的附加能量以及电子-不同支LO声子间耦合的附加能量之和，有效质量的附加贡献为电子-不同支LO声子间耦合的附加贡献．     

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.     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

静电对油轮安全运输的影响和对策

从石油及其产品在运输各阶段产生的静电特点出发,分析了静电在油轮运输过程可能引起的影响并提出了相应的对策。     

涂装烘干PLC自动控制系统的应用与设计

采用PLC控制涂装烘干生产线的应用设计,应用微机参与生产管理,根据生产情况确定最佳的物流状态,按指定路线完成物料的输送、积存、转挂、分流及工艺工装,有效减轻工人的劳动强度,提高生产效率.     

邻域分区蚁群算法在TSP中的应用

在大规模的TSP求解中,单一的使用蚁群算法会面临优化性能和时间性能这一问题,因此,应先把大规模的TSP按基于距离阈值的近邻聚类分区法划为小规模TSP优化问题来并行求解,再把各子区域中心找一条最佳路径连接起来．