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。     

基于蚁群算法求解TSP

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法,被广泛地用于解决组合优化问题,它是新兴的仿生进化算法,具有并行计算、正反馈等特点,具有较强的发现问题的能力,在许多领域得到应用。文章应用蚁群算法求解TSP问题,分析了蚁群算法的原理、特征、参数及求解TSP问题的具体实现步骤。     

基于蚁群算法求解TSP问题的改进

蚁群算法虽然具有鲁棒性和发现较好解的能力,但其搜索时间较长,当规模较大时易陷入局部最优解。本文通过求解TSP问题,对其进行改进。通过在特定情况下对路径进行逐步遍历比较来降低陷入局部最优解的可能性,找出最优解。实验验证结果表明,这种改进蚁群算法对求解TSP问题有较好的效果。     

混合免疫算法求解对称TSP的仿真分析

针对对称TSP,将局部搜索方法与免疫算法相结合,构造了混合免疫算法.数值实验结果表明,混合免疫算法求解对称TSP是可行的;新的算法既具有局部搜索方法较快的收敛速度和较强的局部寻优能力,又具有免疫算法的全局收敛特性.     

蚁群算法在求解TSP问题中的应用

介绍了蚁群算法的原理,论述了利用蚁群算法求解TSP问题的具体步骤,最后通过仿真实验说明了其优越性。     

基于蚁群和粒子群优化的混合算法求解TSP问题

提出了一种基于蚁群优化和粒子群优化的混合算法求解TSP(Traveling Salesm an Prob lem)问题。在应用蚁群算法对TSP问题的求解过程中,利用粒子群算法对蚁群系统的参数进行优化,其目的是提高蚁群系统的优化性能,使蚁群系统的参数不必靠人工经验或反复试验选取,而是通过粒子搜索自适应选取。     

一种求解TSP问题的融合算法

提出了一种求解TSP问题的融合算法即GAPACA． GAPACA算法首先利用遗传算法求得符合一定条件(具有全局性和多样性)的种群,然后将其中的个体按照蚁群算法中信息素的定义转化为蚁群算法的初始信息素,再由蚁群算法求得近似最优解。实验表明,GAPACA算法能有效提高收敛速度,并可获得更优结果。     

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.     

基于免疫算法的TSP问题求解

旅行商问题（Trweling Salesman Problem,TSP）是一个典型的NP问题,有效地解决TSP问题在可计算理论上有着重要的理论价值。目前,在已有的各种求解TSP问题的算法中,基于人类免疫学的人工免疫新计算模型——免疫算法（Immune Algorithm,IA）,凭借其具有较强的收敛性和较好的求解结果等优点成为目前学术界研究的热点。本文对已有的免疫算法进行了分析,并依据生物免疫系统的免疫机制提出了两点改进：（1）在算法中采用更加类似生物免疫系统的记忆细胞的处理方法,以增强解群在进化中的多样性;（2）引入“疫苗”的概念,先从父代中的信息抽取出得到疫苗,然后基于疫苗进行交叉,使交叉的效果得到了明显改善,也即在交叉过程中引入了自己学习的能力。     

蚁群算法求解TSP时参数设置的研究

蚁群算法作为一种新的模拟进化算法,由于具有较强的发现解的能力,在许多领域得到应用。但蚁群算法中的参数设定基本是靠经验和实验来设定的。针对TSP,通过实验对参数以及参数的设置做了研究,对参数设置提出了新的算法,并进行了实验验证。     

蚂蚁算法在TSP问题求解的应用

蚂蚁算法是目前解决大规模复杂问题比较有效的算法。同时TSP问题是经典的NP-C问题,已被广泛应用于在VLSI芯片设计、网络路由和车辆选路等领域,对TSP问题的求解的突破意味着大量NPC问题的求解可以迎刃而解,因而有着重要的实际价值和理论意义。文章系统地介绍了TSP问题,并在此基础上对蚂蚁算法求解TSP问题做了相关探讨。实验结果表明,蚂蚁算法对参数的初始值也具有敏感性,对于一个好的初始值的确定,需要建立在大量试验的基础上。     

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.     

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.     

基于几何结构的求解旅行商问题的蚁群算法

蚁群算法是一种新型仿生算法，但存在搜索时间长，收敛速度慢，易陷入局部最优等缺点。本文提出了一种基于旅行商问题（TSP）几何结构的蚁群算法，利用象限邻居表构造候选集和对偶限象邻居的方法初始化信息素，用以克服上述缺陷。通过对TSP的仿真，结果表明新算法大大缩小了其搜索范围，提高了搜索精确度并减少了搜索时间。     

基于模拟退火的动态蚁群算法求解TSP

旅行商问题是智能算法研究中的一个经典问题,同时也是检测智能算法的标尺.在是蚁群算法的参数随着迭代的进行做动态调整的基础上,运用模拟退火算法对取得的局部最优解进行调整,使蚁群算法跳出局部最优,得到更好的解     

一种优化的量子蚁群算法在旅行商问题上的应用

【目的】量子蚁群算法是一种常见的智能仿生算法,广泛的应用在数学优化、工程技术等领域。该算法在求解旅行商问题时也表现出良好的效果,但当城市规模变大时求解该问题就会出现算法收敛速度慢、早熟、全局寻优能力较弱等问题,为了解决这方面的问题,提出了一种优化的量子蚁群算法。【方法】将部分量子蚁群算法中信息素更新机制与量子旋转角更新机制结合,改进量子选择策略,并将轮盘赌法应用在状态转移规则模型中。【结果】分别使用标准库中的样本和自定义样本,利用Python平台进行实验仿真,通过与其他算法进行比较,并在给出了详细的对比过程。在求解旅行商问题时,提出的算法在最优值差别不大的情况下,减少了早熟,大幅度提高了算法的收敛速度。【结论】提出的算法是有效的,具有一定的实践意义。     

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.