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随机递归算法求解车辆路径问题 总被引:1,自引:0,他引:1
车辆路径问题(VRP)是组合优化中一个典型的NP难题,对于中等规模以上的问题,目前大多采用禁忌搜索、遗传算法和模拟退火等亚启发式算法,在吸取这些算法精髓的基础上,提出了一种新的并且简洁而高效的启发式算法.计算结果表明,在27个国际标准算例中应用该算法取得了2个解优于当前最优解,其余相当接近当前最优解.需要指出的是所有这些结果是在该算法应用同一组参数得到的. 相似文献
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一种新的优化方法:β算法 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一种新的求解全局最优问题的算法。该算法适合求解非线性、非凸、包含多个局部最优解的最优化问题,且对所求解的问题没有很强的前提条件,适用范围宽广,该算法利用了目标函数超曲面在可行域中的起伏,对可行域进行分割压缩,并最终收敛于某个全局最优解。最后通过实例与模拟退火算法进行了比较,检验了其优异的鲁棒性和收敛速度。 相似文献
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解旅行商问题的混沌蚁群算法 总被引:19,自引:0,他引:19
高尚 《系统工程理论与实践》2005,25(9):100-104
利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出了一种求解旅行商问题的混沌蚁群(CACO)算法.该算法的思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较,仿真结果表明该方法是一种简单有效的算法. 相似文献
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对于大规模流水线调度问题(FSP),模拟退火算法(SA)中邻域候选解的被接受概率,因邻域增大和邻域中的劣解数的增多而大大降低,SA算法的性能因而大为降低。针对这一问题,提出一种基于FSP问题Block性质的SA算法。将邻域划分成若干个子邻域,用子邻域中的最好解作为候选解,以提高候选解被接受的概率。引入FSP问题的Block性质,减小邻域尺寸,将搜索集中在邻域中“最有希望”的区域,进一步增强算法性能。数值仿真实验表明,该算法能在较短时间内获得大规模FSP问题的近优解。 相似文献
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一种基于能量熵的快速遗传算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在分析标准遗传算法的优越性与存在不足的基础上,提出了对遗传算法的改进方法.将能量熵的选择加入到遗传算法的退火选择中,以充分地探索解空间,保持种群的多样性.将伪梯度搜索应用于对个体的邻域搜索,利用当前种群的有效信息及系统信息,提高寻优速度.对典型的TSP问题及一实际电力网络故障恢复的仿真研究表明,改进算法全局优化性能优于启发式遗传算法及标准、退火遗传算法,同时使收敛速度有了较大的提高. 相似文献
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对一类带聚类特征TSP问题的蚁群算法求解 总被引:10,自引:2,他引:8
蚁群算法是近几年提出的一种新型的模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力,但同时也存在收敛速度慢的缺点。针对带聚类特征的TSP问题,提出了一种新型的蚁群算法。该算法利用TSP问题本身所具有的聚类特征,从数据域上将其分解成多个子问题,对每个子问题分别采用蚁群算法并行求解,最后将所有子问题的解按一定规则合并成问题的解。对带聚类特征TSP问题的仿真实验表明该算法的收敛速度得到了极大的提高。 相似文献
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Ants of artificial colony are able to generate good solutions to the famous traveling salesman problem (TSP). We propose an artificial ants algorithm for solving the minimum ratio TSP, which is more general than the standard TSP in combinatorial optimization area. In the minimum ratio TSP, another criterion concerning each edge is added, that is, the traveling salesman can have a benefit if he travels from one city to another. The objective is to minimize the ratio be- 相似文献
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解旅行商问题的一个新的遗传算法 总被引:2,自引:1,他引:2
对旅行商(TSP)问题设计了一个新的遗传算法.首先,对n个城市的旅行商问题设计了一个新的编码方法,并且对这种编码方法,给出了简便的解码方法.其次,针对编码的特点,设计了一种新的、有效的杂交算子和变异算子,这些算子均能直接产生可行的后代.为提高杂交算子的搜索能力,结合了一个局部搜索技术来改进杂交算子.在此基础上,提出了求解TSP的一个新的遗传算法,并证明了其全局收敛性.为了验证算法的有效性,对10个国际标准算例(城市规模从14到1000)进行了计算机仿真,结果表明算法是有效的. 相似文献
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Ant colony optimization (ACO) is a new heuristic algorithm which has been proven a successful technique and applied to a number of combinatorial optimization problems.The traveling salesman problem (TSP) is among the most important combinatorial problems.An ACO algorithm based on scout characteristic is proposed for solving the stagnation behavior and premature convergence problem of the basic ACO algorithm on TSP.The main idea is to partition artificial ants into two groups: scout ants and common ants.The common ants work according to the search manner of basic ant colony algorithm,but scout ants have some differences from common ants,they calculate each route's mutation probability of the current optimal solution using path evaluation model and search around the optimal solution according to the mutation probability.Simulation on TSP shows that the improved algorithm has high efficiency and robustness. 相似文献
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基于蚁群优化算法的0-1背包问题求解 总被引:10,自引:0,他引:10
蚁群优化算法在求解旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题和网络路由问题等获得了极大的成功.将蚁群优化算法应用于0—1背包问题,首先将0—1背包问题表示成相应的构造图,并针对该图设计了两个状态转移公式,蚂蚁根据这两个状态转移公式在带权图中移动直到死亡.此时,蚂蚁所走过的路径即构成背包问题的一个可行解.仿真实验对该算法的参数进行了讨论,再与遗传算法进行比较,结果显示该算法具有较高的性能. 相似文献
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基于仿真的遗传算法求解动态旅行商问题 总被引:1,自引:0,他引:1
以标准旅行商问题的扩展问题--动态旅行商问题为对象,分析了动态旅行商问题中由于道路流量实时变化所引起的标准旅行商问题的数学建模与优化求解的问题复杂性.通过建立其计算机仿真模型再现动态旅行商问题中众多复杂的非平稳、随机因子.进而提出了基于计算机仿真模型的遗传算法,即根据计算机仿真的结果,应用改造后的遗传算法搜索原问题的优化解.最后,在多智能体仿真平台上实现该优化算法,并以此求解20个城市的动态旅行商问题,计算结果验证了算法的有效性. 相似文献
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遗传算法是解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)的通用路径优化算法之一。为解决传统遗传算法收敛速度慢且解不稳定的问题,提出一种生物信息启发式遗传算法(bioinformation heuristic genetic algorithm,BHGA)。通过优化适应度函数和初始种群,引入生物信息学中的基因序列对比手法进行交叉重组排序,采用基因逆转操作进行变异,对遗传算法进行改进,使算法能够加快收敛速度,得到更优路径解。利用BHGA对TSPLIB数据库中算例进行求解,实验仿真结果表明:该算法在中小型规模的TSP中求解效果好且结果稳定。 相似文献
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TSP的DNA计算算法 总被引:11,自引:1,他引:11
提出了TSP的DNA算法,共有六个步骤:首先将TSP转化为有向图的经过所有点最短闭链问题并进行编码;其次从某点开始用有目的的终止技术——芯片技术、保护基技术以及杂交实验——得到起点和终点相同的DNA链;再用分离实验产生经过所有顶点的DNA链;然后用电泳实验取出链长最短的DNA链;最后用标记实验解读最优解集。讨论了算法的复杂性并用实例说明了算法的有效性。还讨论了推广的TSP——推销员在城市有停留时间——的算法的变化——只需改变编码方式,以及实验的简化问题。最后说明了本算法提出的一种新的合成技术——有目的的终止技术的优势和前景。 相似文献
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需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)是一类有待深入研究的车辆路径问题,其求解方法与需求不可拆分的VRP问题有较大的区别.针对该类问题,本文提供了一种新的求解思路——基于双层规划模型的三阶段禁忌算法.首先,将目标函数设定为大TSP路径成本加上切割增加路径成本,构建了SDVRP的双层规划数学模型;然后,根据双层规划的思路设计了三阶段禁忌启发式算法:先求包括车场和所有顾客的大TSP路径,再对大TSP进行切割和拆分,接着对备选方案进行子路径优化;最后,通过实验仿真,将所提出的三阶段禁忌算法与其他算法进行比较,结果表明了所提出的算法可以比较有效地求得需求可拆分车辆路径问题的优化解,是解决需求可拆分车辆路径问题的有效方法. 相似文献