一类多出发点多旅行商问题规划算法

提出了一种基于K-means聚类算法的多出发点多旅行商问题求解的新方法.算法定义了节点的吸引度,通过节点吸引度矩阵进行子环游节点集的归类,并对各子环游应用单旅行商启发式算法进行求解.实例表明,此规划算法能很好地求解多出发点多旅行商问题.     

一种求解旅行商问题的信息传播算法

针对旅行商问题求解精度较差、容易陷入局部最优等缺点,提出一种新的求解旅行商问题的信息传播算法.根据旅行商问题的特征,将线性方程嵌入信息传播算法方程中得到旅行商问题的势函数,进而将其转换为因子图,在因子图上利用信息传播算法的迭代方程进行迭代计算.在迭代过程中选择边际信念的最小值,从而得到旅行商问题的初始解,在算法达到设定...     

K-Means聚类下的改进蚁群算法优化TSP问题

在解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)上,提出了一种新的求解思路即基于K-means聚类思想下的改进型蚁群算法,目的 是优化TSP最短路径.先将整体TSP中分布的全部节点利用K-means聚类思想将其分成若干子TSP,再通过对基础蚁群算法(Ant Colony Algorith...     

改进的蚁群禁忌搜索混合算法

蚁群算法作为一种全局搜索的方法,具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势.但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟停滞现象.为了更优地解决旅行商问题,改进单纯用蚁群算法求解旅行商问题的结果,通过蚁群算法、免疫算法和禁忌搜索算法自身的特点,分别对三者的优势和不足进行分析,提出一种将三者混合使用的求解旅行商问题的算法.     

求解旅行商问题的混合量子算法

提出了求解旅行商问题的混合量子算法(HQA).HQA以量子计算为基础,设计了移位解码,解决了构造路径难的问题.并采用微粒群算法的进化模式和跟踪保优模式,构造了动态惯性权重使量子角更新、更有效,增加了局部优化进行精细搜索.对多个算例的测试结果表明,HQA具备了求解旅行商问题的能力.     

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。     

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.     

求解第二类GTSP的距离矩阵重构遗传算法

目前第二类广义旅行商问题(GTSP)求解方法少,仅有的一些方法也存在运算复杂度高等缺陷,为此,文中通过分析距离矩阵的性质,提出了一种重构距离矩阵的算法,将第二类GTSP转化为第一类GTSP,然后利用混合染色体遗传算法求解转化后的第一类GTSP,从而间接求解了原问题(第二类GTSP).通过转化,大大提高了求解的精度,降低了运算的复杂度.最后,采用文中提出的算法对TSP问题库内的14个基准问题构成的第二类GTSP进行了测试,结果表明该算法可以有效地进行求解.     

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.     

Two-Level Genetic Algorithm for Clustered Traveling Salesman Problem with Application in Large-Scale TSPs

Let G = (V, E) be a complete undirected graph with vertex set V, edge set E, and edge weights l(e) satisfying the triangle inequality. The vertex set V is partitioned into clusters V1, V2, …, Vk. The clustered traveling salesman problem (CTSP) seeks to compute the shortest Hamiltonian tour that visits all the verti- ces, in which the vertices of each cluster are visited consecutively. A two-level genetic algorithm (TLGA) was developed for the problem, which favors neither intra-cluster paths nor inter-cluster paths, thus realized inte- grated evolutionary optimization for both levels of the CTSP. Results show that the algorithm is more effec- tive than known algorithms. A large-scale traveling salesman problem (TSP) can be converted into a CTSP by clustering so that it can then be solved by the algorithm. Test results demonstrate that the clustering TLGA for large TSPs is more effective and efficient than the classical genetic algorithm.     

基于PR算法的自适应ACO算法求解旅行商问题

以著名的旅行商问题为研究对象,研究了基于线路重连(PR)算法的自适应蚁群算法(ACO)的应用。根据蚁群算法构解过程中的选择策略与信息素更新机制,提出了自适应的蚁群优化方法,即通过阈值接收算法(TA)中的阈值控制参数改变蚁群的确定选择与随机选择机会,从而控制了搜索方向。采用这种自适应的蚁群优化算法,避免蚁群算法陷入局部最优,使对解空间的更好地进行搜索。同时,在蚁群优化算法(ACO)中,嵌入路径重连算法(PR)来改进解的质量。实验结果证明了基于线路重连算法(PR)的自适应蚁群算法(ACO)在求解该问题时的有效性。     

遗传算法解TSP问题的程序设计

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法,针对一类NP完全的组合优化问题—旅行商问题,文章阐述了用遗传算法求解旅行商问题的算法步骤,并给出相应的程序设计.将此算法应用到6个旅行商问题中所得到的结果与弹性网络得到的结果进行比较,得出用遗传算法得到的结果与最优解较为接近的结论.     

基于偏序对改进蝙蝠算法的旅行商问题研究

作为一种新兴的群智能启发式算法,蝙蝠算法近年来被广泛用于求解离散、连续、及组合优化问题。针对典型组合优化问题中的旅行商问题,本文提出一种基于偏序对改进的蝙蝠算法用于求解离散型旅行商问题。通过对蝙蝠速度、位置的更新,使算法具有更强的适用性。本文对16个标准TSP问题进行测试与对比分析以验证算法有效性。实验结果表明,本文提出的偏序对蝙蝠算法在大多数实例中均优于其他算法。     

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.     

一种求解旅行商问题的新算法

分析了旅行商问题的时间复杂度特点，针对用遗传算法求解旅行商问题中存在的一些问题提出了改进算法．此算法将群体分为若干小子集，并用启发式交叉算子，以较好地利用父代个体的有效信息，达到快速收敛的效果．实验结果表明：此算法能提高寻优速度，解的质量也有所提高。     

Solving traveling salesman problems using generalized chromosome genetic algorithm

Generalized chromosome genetic algorithm （GCGA） was proposed for solving generalized traveling salesman problems （GTSP） as reported in the authors＇ earlier work. Theoretically, the GCGA could also be used to solve the classical traveling salesman problem （CTSP）, which has not been reported by others. In this paper, the generalized chromosome characteristics are analyzed and the feasibility for consistently solving the GTSP and CTSP is verified. Numerical experiments show the advantages of the GCGA for solving a largescale CTSP.     

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。     

利用改进匈牙利算法求解旅行商问题

针对传统的匈牙利算法在求解旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)时会导致多回路闭合的问题,提出了破环机制,设计了破环匈牙利算法。通过采用分配问题的描述方法对旅行商问题进行建模,并建立二者之间的转换关系,论证了TSP可行解的充分必要条件是对应分配问题的可行解与辅助边结合后仅包含一个环路,对6个标准旅行商进行测试和对比分析,验证算法的有效性。实验结果表明:在不同的数据集中,改进匈牙利算法能有效求出TSP问题的解。