改进遗传交叉算子求解TSP问题

遗传算法中的交叉算子最根本的作用就是要使子代继承父代的优秀基因。本文着重考虑了用遗传算法求解TSP问题中遇到的交叉算子，根据TSP问题的特点，构造出一种能很好继承父代优秀基因的交叉算子；实例计算表明该算法收敛速度快，从而可以进一步改善遗传算法的性能。     

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.     

遗传算法的交叉算子研究

介绍了编码方法基础上的各种交叉算子以及应用到复杂问题（如组合优化、调度问题）的交叉算子，     

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.     

模糊变异算子的改进鸽群优化算法

针对鸽群优化算法易于早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了一种改进的鸽群优化算法.改进算法基于鸽群优化算法中地图和指南针算子与地标算子的位置更新公式,受差分进化算法的启发,引入模糊交叉变异算子,构建修改的个体位置更新公式来增强算法的搜索能力.与其他3种算法在19个测试函数上进行比较,比较结果表明:改进算法在测试函数上寻优...     

一种基于动态参数调整的改进人工鱼群算法

针对经典鱼群算法收敛速度慢、寻优精度低的缺陷,提出了一种基于参数动态调整的改进人工鱼群算法.动态调整视野和拥挤度因子以提高算法的搜索效率;改进去交叉算子以消除交叉路径;引入了再寻优算子确保再次搜索去交叉后路径能够快速找到最优值.求解TSP问题的实验结果表明:改进的人工鱼群算法提高了收敛速度、增强了搜索最优解的能力.     

遗传算法中的交叉算子研究

阐述了基本交叉算子和交叉机理．通过一个具体的工程应用——项目投资决策，对比和分析了同一遗传算法在不同交叉算子作用下的性能。结果表明，依据置换群理论，算术交叉算子和线性序列交叉算子均可看作多点交叉算子的迭代．     

用遗传算法求解旅行商问题时遗传算子的设计

阐述了遗传算法的基本原理和实现步骤,重点介绍了利用遗传算法在解决旅行商问题时采用的交叉和变异算子的设计与实现.     

遗传算法中交叉算子的配对策略研究

提出了一种称为“国王配对”的配对策略来选择进行交叉运算的父母体,在此基础上再执行改进的交叉运算.经过测试,证明国王配对策略比随机配对策略要优越,可以加速遗传算法的进化过程.     

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。     

用单亲遗传算法解决影片递送问题

遗传算法(简称GA)是基于生物进化原理的普适性全局优化算法，是解决NP难问题的一种行之有效的方法．但是，序号编码的遗传算法不能在任意两条染色体的任意位置进行交叉，必须使用PMX，CX和OX等特殊的交叉算子，这些算子实施起来都很麻烦且效率不高．针对这一问题，采用单亲遗传算法，取消交叉操作，强化变异作用．这样既简化了遗传操作，又克服了早熟现象．较成功的解决了影片递送问题，文中的算例表明，该算法是实际有效的．     

一类带p-Laplacian算子的三阶三点边值问题的正解

考察了一类带有p-Laplacian算子的三阶三点边值问题的正解,利用Avery—Peteron不动点定理,得到了边值问题正解的存在性的充分条件,从而推广了边值问题解的相关理论．     

p-Laplace算子方程三点边值问题单调正解的存在性

利用锥拉伸与锥压缩不动点定理, 研究一类具p-Laplace算子的二阶微分方程的三点边值问题单调正解的存在性, 给出了单调正解存在的充分条件, 并确定了解曲线的凹凸性.     

带p-Laplacian算子非线性分数阶耦合系统边值问题解的存在性

讨论一类带有p-Laplacian算子非线性分数阶微分方程耦合系统边值问题解的存在性,给出解的存在性条件,利用不动点定理进行讨论.