用嵌套插队算法解决旅行推销员问题

提出了一种求解TSP问题的近似算法一嵌套插队算法。这种算法结合了启发式算法和随机化算法以及局部寻优的思想。实验结果表明对于较小规模的TSP问题，直接用插队算法(QJA)就能以很大的概率获得巳知最优解。对于规模较大的TSP问题．嵌套插队算法(NQJA)能获得质量高于著名的启发式算法的解。另外，用嵌套插队算法找到的Chinal44的最短路径优于目前巳知的最短路径。嵌套插队算法是专门针对TSP问题而提出的，但其思想也可以给求解其他NP难解的组合优化问题以启发。     

基于分区的改进的遗传算法求解TSP问题

针对解决大规模TSP问题的求解效果在时间以及路径寻优上所存在的问题,提出一种基于分区的改进的遗传算法,并对PR144城市的TSP问题进行求解,所得最优路径结果比TSPLIB公布的已知最好解更短,实验结果显示出了本文算法求解大规模TSP问题时能求解出最优解,时间性能也很好。     

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 Algorithm, ACA)中信息素更新策略的改进,解决传统蚁群算法在面对大规模TSP问题时有迭代时间长、收敛速度慢和易陷入局部最优解的缺陷。在对每一个子TSP求解最优路径后再将各部分连接,使其融合成为一条完整TSP的最优路径。经验证该算法不仅优化了最短路径降低了误差率,同时大大缩短运算时间,提高了运算效率。     

基于点线回路优化求解TSP的一个新算法

快速有效地解决TSP问题,有着重要的理论价值和极高的实际应用价值。提出了基于点线回路优化求解TSP的算法,首先将原基本回路切去一些点(线段、路径)变成残缺回路,然后把切去的点(线段、路径)重新插入到残缺回路的所有节点之间,生成新的基本回路,切去点(线段、路径)的数量,从一个变到基本回路节点数的一半。算法实现容易、运行速度快,生成的结果接近其最优解。算法尽量避免了陷入局部极小,使得在短时间内能够求解较大规模的TSP问题。     

适用于大规模网络的全源最短路径重优化算法——RASP算法

为提升大规模网络全源最短路径的求解效率,基于重优化理论提出了一种快速的精确全源最短路径求解方法——RASP(reoptimization-based all-pairs shortest path)算法.分析了异源最短路径树间的相关性和差异性;在已知单源最短路径树的基础上,基于重优化理论实现了异源最短路径树间的高效转换,进而得出高效求解全源最短路径的RASP算法;理论证明RASP算法的时间复杂度为O(3n~2+2nm).实验测试表明:无论是在稀疏还是稠密网络上,RASP算法都能有效地超越Floyd算法、n次Dijkstra算法及其改进算法.     

双向链表人口迁移算法

最短路径搜索是路径分析中的热点问题.将双向链表和人口迁移算法的智能进化体制相结合,提出一种新的启发式智能仿生优化算法——双向链表人口迁移算法,并用于求解最短路径问题.仿真实验结果表明：双向链表人口迁移算法求解最短路径搜索问题是可行、有效的.     

基于空间填充曲线和or-opt搜索求解旅行商问题

为探索求解大规模TSP（旅行商问题）有效实用方法，提出基于SFC（空间填充曲线）和or-opt混合算法来求解TSP，其中SFC方法能快速且有效地获得初始解，or-opt搜索算法可有效改进初始解。通过中国旅行商问题（CTSP）数据测试，无论是速度还是精度都能满足一定要求，证明这种混合算法能快速有效地解决TSP，并为解决大规模此类问题提供了一种新的思路。     

一种改进的基于教与学的优化算法求解旅行商问题

提出了一种改进的基于教与学的优化算法(TLBO)求解旅行商(TSP)问题,阐述了TLBO算法的基本思想和求解步骤,给出了算法流程,针对算法在解决大规模问题时易陷入局部最优的缺陷,引入混沌搜索机制对其进行了改进.着重研究了改进后的TLBO算法求解TSP问题的求解结果和性能分析,通过benchmark实例进行了仿真实验,结果表明:与诸如遗传算法和粒子群优化算法等已有启发式算法相比,改进后的TLBO算法在求解TSP问题时性能更为优越,从而为TSP问题的求解找到了一条新途径.     

基于自适应层次谱聚类与遗传优化的TSP算法

提出一种基于自适应层次谱聚类与遗传优化的算法求解大规模TSP,算法首先构建一种自适应相似矩阵,并应用到谱聚类算法中实现城市的初步聚类,当聚类城市规模超过设定阈值,用上述自适应谱聚类算法进行层次聚类,直到每类城市规模均小于阈值;其次,采用结合了最近邻与禁忌思想的改进遗传算法求解GTSP,得类间最短回路;最后,用改进遗传算法求解每类城市群的最优解,综合类间GTSP最短回路以及类内TSP最优解,即得大规模旅行商问题的最优解.实验结果表明,该算法能够取得相对较优解且求解效率显著提高.     

排序问题的网络分析方法

对应于一般单件车间排序问题,构造了一种由节点、最短路径和相邻路径组成的隙网络,通过网络分析,探讨了求解这一最复杂的排序问题的局部最优解问题,与启发式方法相比,该方法为优化方法;与分支定界法和整数规划法相比,该方法是一种有效算法,即随着问题规模的增大,它具有多项式时间复杂性。     

多种群蚁群遗传算法在车间调度中的研究应用

蚁群算法和遗传算法都属于仿生型优化算法,是解决调度问题的强有力的工具。本文针对多目标车间调度问题提出了一种多种群蚁群算法和遗传算法想结合的算法,算法的第一部分用多种群蚁群算法求得各个目标函数的最优解,第二部分把求得的解作为遗传算法的初始种群求得多目标问题的Pareto最优解。仿真结果,该算法有较好的有效性、稳定性和订单适应能力。     

基于蚁群-免疫原理的混合算法及其在TSP中的应用

通过分析蚁群算法和免疫算法的原理,在蚁群算法的禁忌表中得到局部较优解,并将该局部较优解作为疫苗注射到免疫算法的初始抗体中,然后应用免疫算法的相关操作,求得最优解.基于此提出了蚁群-免疫原理的混合算法.将该算法应用到TSP中,仿真表明能够有效地提高算法的全局及局部搜索能力,克服早熟现象.并与基本蚁群算法比较证明该算法是行之有效的.     

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.     

蚁群算法研究进展

人工蚁群算法是受到蚂蚁在觅食过程中能发现蚁巢到食物的最短路径这种搜索机制的启发而发展起来的一种群体智能算法、蚁群算法在求解一系列困难的组合优化问题上取得成效，成为解决TSP，VRP，QAP，JSP等典型问题的一种新型的强有力算法．对蚁群算法的起源和发展历史、算法理论研究的主要内容和方法、基于算法的改进以及应用范畴等，进行了系统的总结与综述，并对这一新型现代启发式算法的发展方向进行了展望．     

基于粒子群-蚁群融合算法的移动机器人路径优化规划

基于TSP问题,提出了一种基于粒子群-蚁群算法相互融合的综合优化算法对移动机器人路径规划问题进行研究。通过粒子群算法对全局路径实施粗略搜索,获得部分次优解,在获得次优解的路径上进行信息素分布,再采用蚁群算法进行精确搜索,得到路径规划的最优解。实验结果表明:粒子群-蚁群融合优化算法在路径寻优上优于蚁群算法及粒子群算法。     

货郎问题求解算法分析

介绍了求解货郎问题的4个算法：贪心算法、MST近似算法、MM近似算法和回溯搜索算法。分别使用各个算法对一个货郎问题的具体实例进行求解，并对各个算法的性能进行了分析比较。贪心算法的运行速度较快，但在大多数情况下该算法找到的是次优解而非最优解。MST和MM近似算法用以求解满足三角不等式的货郎问题，其近似性能比（即精确度）分别为：RMST（I）＜2，RMM（I）＜3／2。回溯搜索算法可以求出货郎问题的最优解，随着城市数目的增加，其搜索效率会下降。     

蚂蚁算法在概念设计方案求解中的应用

通过分析概念设计方案求解问题与旅行商问题的相似性，将方案求解问题转化为组合优化的最优路径问题，建立了基于动态规划的解空间模型和基于最长路径的优化模型，利用蚁群系统内在的正反馈寻优机制，将求解旅行商问题的基本蚂蚁算法应用于方案求解的组合优化过程，结合遗传算法的交叉变异操作，提出一种基于改进蚂蚁算法的求解方法，从而快速有效地获得了最优方案解，最后，以压力机的概念设计为例验证了该方法，研究表明，该方法是合理可行的，它可以使方案求解的人工寻优过程实现算法化，并具有较好的可操作性，从而为解决方案优化的组合爆炸问题提供了一种新的思路。     

基于混合人工蜂群算法和A*算法的求解旅行商问题算法

针对旅行商问题（TSP）,基于群智能优化算法的人工蜂群算法 (ABC)可以较为有效的解决并规划出一条合理的路线。ABC算法的优点在于将优化求解的过程转化为模仿蜂群采蜜的仿生行为,容易求得可行解。但是该算法依然存在着种群数量过多、速度较慢的缺点。本文分析了ABC算法的模型并对更新策略进行了改进,在ABC算法得到初始解的路径点后再使用A-star算法进行优化,通过将两种算法组合的方式进行改进。实验证明在解决TSP的路径规划中,整体的路径表现更优,且减少了冗杂的迭代更新,提升了算法的效果。     

基于多种群免疫遗传算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的组合优化问题,传统的优化方法往往难以解决此类问题.提出一种多种群的免疫遗传算法进行配电网网架优化规划,采用多个种群针对优化目标的不同方面进行优化搜索.在遗传进化过程中,借鉴生物免疫机制对每个种群的染色体进行免疫算子操作,种群之间通过优秀个体转移进行交互,有效防止了种群退化,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力.以网络年费用最小为优化目标建立配电网网架规划的数学模型,利用多种群免疫遗传算法求得优化解,通过具体实例验证了该算法的有效性.