一种基于粒子群算法和Hopfield网络求解TSP问题的方法

针对Hopfield网络求解TSP问题经常出现局部最优解,将粒子群算法(PSO)与Hopfield神经网络结合,提出一种基于粒子群的Hopfield神经网络方法. 实验证实这种方法能够以更大概率收敛到全局最优.     

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.     

一种改进的求解TSP的粒子群算法

针对粒子群算法解决离散问题时效率较低的问题,提出一种改进算法,通过置换序列实现粒子位置和速度的更新.用TSP问题库内的基准问题进行仿真实验,证明了该算法是有效的.     

求解TSP问题的蚁群算法研究

分析了标准蚁群算法易于出现早熟、停滞和算法收敛速度慢的主要原因,在原有算法基础上提出了一种改进型的蚁群算法,该算法可以有效的提高收敛速度,并把该算法应用到TSP问题中,取得了很好的效果.     

求解TSP问题的改进蚁群算法

通过引入免疫克隆算子提出1种新的蚁群算法,并应用于TSP问题求解。结果表明：算法具有较好性能。     

求解TSP问题的动态邻域粒子群优化算法

旅行商(TSP)问题是一个典型的NP问题.为了克服基本粒子群优化(PSO)算法在求解离散问题所具有的计算时间长和容易陷入停滞状态等问题,本文基于“簇”思想,对粒子间距离进行重新定义并给出了相应的动态邻域PSO算法.实验结果表明了新型算法在求解TSP问题中的有效性,同时提高了算法的性能,并具有更快的收敛速度.     

基于粒子群与人工鱼群混合算法的TSP求解模型

传统的群智能算法不断被优化和改进,但由于传统单纯算法的固有缺陷和局限性很难从根本上去除,因此衍生出许多群智能混合算法。针对人工鱼群算法(AFSA)收敛速度慢及粒子群算法(PSO)全局收敛性差的缺陷,提出了一种新的粒子群与人工鱼群的混合算法。算法以人工鱼群算法为基础,将粒子群算法的线性递减惯性权重策略引入到人工鱼群算法中,对人工鱼进行编码处理以及动态改变人工鱼个体的视野,使之形成新的粒子群人工鱼群混合算法(PSO-AFSA)。完成算法融合并将混合算法应用于旅行商(TSP)问题。仿真结果表明:与传统的人工鱼群算法和粒子群算法相比,该混合算法全局收敛性效果更好,收敛速度更快。     

利用改进粒子群求解TSP 问题的一种新方法

借鉴蚁群算法中的信息素机制,并利用粒子群算法操作简单、易于实现、计算量小的特点,给出一种 新的求解TSP问题方法。对基本粒子群算法进行了改进,针对多样性下降导致的局部最优问题,设计了一种 自动调节机制。根据群体适应度的差异计算多样性,并在群体多样性下降到一定程度时,随机退化部分适应 值较高的粒子,增强群体的多样性。通过对旅行商问题的对比实验验证了该方法的有效性。     

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.     

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.     

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.     

用蚁群算法求解旅行商问题

介绍了一种用于解决复杂优化问题的新的启发式算法--蚁群算法.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应用过程.研究表明该算法具有并行性,鲁棒性等优良性质.     

关于"TSP"的算法研究

n阶完全图 (边赋权 )的矩阵每行每列最小元素对应着一个次数为n的置换 ,若从这些最小元素组成的所有圈中每圈至少取出一个元素并令其为∞ ,那么仅包含这些元素的子矩阵可以经过初等变换将这些元素置于主对角线上形成一个新矩阵 ,其每行每列最小元素又对应一个新的置换 .在满足一定条件时 ,两个置换合成能够得到一个次数为n的循环置换 .运用这种方法 ,可使求TSP解的算法得到简化     

A Multi-Agent Approach for Solving Traveling Salesman Problem

The traveling salesman problem （TSP） is a classical optimization problem and it is one of a class of NP- Problem. This paper presents a new method named multiagent approach based genetic algorithm and ant colony system to solve the TSP. Three kinds of agents with different function were designed in the multi-agent architecture proposed by this paper. The first kind of agent is ant colony optimization agent and its function is generating the new solution continuously. The second kind of agent is selection agent, crossover agent and mutation agent, their function is optimizing the current solutions group. The third kind of agent is fast local searching agent and its function is optimizing the best solution from the beginning of the trial. At the end of this paper, the experimental results have shown that the proposed hybrid ap proach has good performance with respect to the quality of solution and the speed of computation.     

一种求解TSP的混合型蚁群算法

针对基本蚁群算法存在的过早收敛问题,提出一种采用混合模式调整信息素的改进蚁群算法,当陷入局部最优解时便启用新的信息素调整规则,从而使算法跳出局部解.计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解TSP难题有较好的改进效果.     

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。     

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.     

旅行商问题的一种启发式算法

用一个有向图表示旅行商避开某一城市到1个顶点的所有最短路径,并在每条弧上定义一个线性表,用以记录所有包含该弧的图,从而将判断某条弧和某个顶点是否应该存在于某个子图中的最短路径上的问题转化为线性表的相关操作,进而讨论了图上的弧都在某一最短路径上的充要条件,以及如何顺序产生第1列到第n列的顶点上的图,如何从这些图上搜索出近似最优解的方法.