基于蚂蚁算法的混合方法求解旅行商问题

通过介绍蚂蚁觅食过程中最短路径的搜索策略,给出蚂蚁算法在旅行商问题中的应用,并加入3-opt方法和去交叉策略对问题求解进行局部优化.实验结果证明了其有效性.     

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.     

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。     

蚂蚁算法求解TSP问题的性能分析及改进

在介绍蚂蚁算法的基础上,针对一个实例,对蚂蚁算法求解TSP问题中五个参数Q,C,α,β,ρ(其中C为信息素浓度初值,Q为信息素的调整策略参数,α和β为下一步路径选择概率大小的参数,ρ为信息素浓度的残留因子参数)的设置进行了探讨,分析了单一参数变化时对算法性能的影响,并进一步指出了算法改进的思路和方向.     

双目标旅行商问题及其蚂蚁算法实验研究

对双目标旅行商问题设计了基于Pareto概念的多目标蚂蚁算法.借助于算法的全局搜索能力,在整个解空间内快速搜索多目标组合的Pareto有效解,并利用多目标蚂蚁算法维持解集多样性的特点,使搜索到的Pareto解在前沿均匀分布.经大量算例求解验证了其有效性,该算法具有较好的通用性.     

浅谈用蚁群算法求解TSP

蚁群算法是优化领域中新出现的一种启发式仿生类智能进化算法.阐述了该算法的基本原理、算法模型和在旅行商问题中的具体实现过程.研究表明该算法具有并行性,鲁棒性等优良性质.     

离散元胞蚂蚁算法及其收敛性

提出一种利用元胞演化规律和蚂蚁寻优特点的离散元胞蚂蚁算法.首先对离散元胞蚂蚁算法的原理进行了描述,然后运用随机不动点理论对算法的收敛性进行了分析,证明算法的求解的迭代过程是一个随机压缩影射,并收敛到唯一的不动点,最后给出了数值仿真,效果良好.     

蚁群算法及其在求解优化问题中的应用

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类算法。作为一种新的群体智能启发式优化算法,主要用于求解组合优化问题。本文介绍了蚁群算法的发展历史,然后介绍了其在求解组合优化问题中的应用情况,最后对蚁群算法在今后的研究方向作了展望。     

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。     

用启发式贪心法求解旅行商问题

旅行商问题是ＮＰ完全的组合优化问题，分析了邻域启发式算法的基本操作，提出了一种简单的启发式贪心法，仅利用城市间的距离信息求解旅行商问题，理论分析与实验结果表明该方法是确定性的多项式时间算法，对５个不同规模的典型的旅行商问题进行优化，均达到或优于文献中的结果。     

蚁群算法求解TSP问题若干改进策略的研究

蚁群算法是求解TSP问题的一个性能较好的仿生型的智能优化算法,但存在着运行时间长、容易陷入局部最优的缺点,导致停滞现象的出现,找不到全局最优解.实验表明,使用候选集合策略和局部搜索策略能提高算法所求得的解的质量,同时也会明显加快求解的速度.使用信息素变异和重新初始化策略,能增加路径探索的多样性,使算法对搜索空间的探索始终保持在一个合理的水平上,有效地避免算法陷入停滞状态,从而找到全局最优解.     

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.     

用量子蚁群算法求解大规模旅行商问题

针对旅行商问题(TSP),提出了一种新的混合量子优化算法——量子蚁群算法.量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置,采用量子旋转门更新蚂蚁的位置,选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试.仿真实验表明,该算法具有很好的精确度和鲁棒性,可使搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性.     

一种求解TSP问题的新型遗传编码方案

针对利用传统的遗传编码求解TSP中,普遍存在的不能在两条染色体间的任意位置进行交叉、编码空间过大等缺点．提出了一种新的编码方案：比较编码法。理论分析和实验结果表明,所提的编码方案较传统编码方案有明显的优势。     

蚁群算法参数优化设置研究

根据基本蚁群算法的两个常用信息素更新公式,研究了算法中最初信息量、信息素挥发因子、信息素增量之间的关系以及变化规律,找到了其不等式关系,并进行了仿真证明.     

基于多信息素的蚁群算法

针对传统增强型蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出一种多信息素的蚁群算法(MPAS),并以TSPLIB的数据为例对该算法进行实验测试.MPAS算法将信息素分为局部和全局两种不同的信息素,在搜索过程中,对局部和全局信息素采用不同的更新策略和动态的路径选择概率,使得在搜索的中后期能更有效地发现全局最优解.在中大型问题上MPAS算法有着更好的发现最优解的能力.     

基于TSP的蚁群退火混合算法研究

本文介绍了蚁群算法和模拟退火算法的基本原理及优缺点,详细阐述了这两种不同混合算法在旅行商问题中的实现流程.     

用基于蚂蚁算法的混合方法求解不确定TSP问题

首次提出不确定旅行商问题模型, 此模型将路径长度看作动态可变的, 并考虑了交通运行中的不确定因素, 比经典旅行商(TSP)问题更具有灵活性及实用价值, 利用此模型得到的结果更适于指导车辆对运行路线的选择. 同时使用一种基于蚂蚁算法的混合方法求解不确定旅行商问题, 即引入3-opt方法对问题求解进行局部优化. 实验结果显示, 该方法能够加速蚂蚁算法的收敛性.     

基于模式求解旅行商问题的蚁群算法

群体智能已经被广泛应用于分布式控制、调度、优化等领域.其中蚁群算法已经成为该领域的一个研究热点.在蚁群算法的基础上针对旅行商问题(TSP),首先提出了小窗口蚁群算法,提高初始解的质量,然后与基于模式的蚁群算法相结合,通过提取模式,改变计算粒度,缩短计算时间,提高计算精度.实验结果表明该算法有较好的效果.