基于改进遗传算法的家电回收车辆路径规划方法

为了提高家电回收效率以及降低回收成本,提出了一种基于改进遗传算法（GA）的家电回收车辆路径优化方法。将家电回收车辆路径规划问题建模为一个变体的旅行商问题（TSP）以最小化运输成本,但该问题难以在多项式时间内进行求解。提出了一种基于高斯矩阵变异（GMM）算子的改进遗传算法,利用原始站点数据信息中隐含的站点位序分布特性建立高斯概率矩阵,并采用轮盘赌选择法将高斯概率矩阵作用于个体基因突变,在保证种群基因多样性的同时,引导种群向高适应度方向进化。最后,采用上海地区的家电回收点实际数据开展实验仿真以验证所提出算法的有效性,并与其他算法进行对比。结果表明,与传统遗传算法相比,在将求解精度差保持在1%以内的情况下,所提出改进遗传算法的平均收敛速度可以提升50%～60%,算法耗时降低48%。     

遗传算法在车辆优化调度中的应用

旅行商问题是车辆优化调度中的NP难题,对旅行商问题进行描述,并建立了数学模型。介绍了遗传算法的基本思想,给出用遗传算法求解旅行商问题的过程,仿真实验证明该算法是有效的。     

多品种装配顺序的一种改进遗传算法

多品种装配顺序的安排问题属于旅行商问题（TSP）,具有NP计算复杂性,针对该问题,以工艺辅助时间需求为优化目标,对遗传算法的边重组交叉算子（ER）作了改进．将基因的邻接关系分为左邻接关系和右邻接关系,通过抛弃基因的左邻接关系,将ER改进为右边重组算子（R—ER）,仿真表明改进后的遗传算法寻优能力更强、收敛性更佳．     

全堆芯格林函数方法在核电厂堆芯燃料管理及优化中的应用

利用全堆芯格林函数方法研制了压水堆核电厂堆芯燃料管理及优化软件，以我国秦山核电厂为例进行了计算，计算结果表明，利用该方法研制的堆芯资料管理及优化软件具有很的计算速度和较高的计算精度，可用于压水堆核电厂堆芯燃料管理及换料优化设计计算。     

基于遗传算法的约束性多TSP问题及其应用

针对一类具有约束条件的汽车调度问题 ,提出了约束性的多重 TSP(CMTSP)问题及其模型 ,给出了一种遗传算法解法。对比实验结果表明 :遗传算法具有比启发式算法更好的结果。     

基于多父辈交叉的次序编码遗传算法及其性能

介绍6种应用于次序编码遗传算法的多父辈交叉(MPX)算子.利用3个典型的旅行商问题(TSP),测试和比较各个算子和不同的父辈数对于遗传算法优化性能的影响,测试结果显示出不同于基于多父辈交叉的二值编码和实数编码遗传算法的结论.对于3个测试问题,交叉算子父辈数的增加不一定能引起算法优化性能的改善;同时,也并没有一个交叉算子表现出明显优于其他算子的性能优势.     

蚁群优化算法的原理及改进

蚁群优化算法是意大利学者M.Dorigo受蚂蚁觅食行为的启发,提出的一种新型的模拟进化优化算法,具有正反馈,分布式计算等特点,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。本文在介绍蚁群算法基本原理的基础上,对蚁群优化算法提出了改进,最后在TSP问题上的应用表明改进算法具有良好的性能。     

基于TSP的蚁群算法及其在路由中的应用

蚁群算法（ant colony optimization，ACO），又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术，一直以来都是研究的热点。本文首先较系统地总结了蚁群算法的起源和发展，总结了蚁群算法的特点和不足及针对这些不足提出的各种改进方法，最后在组合问题上应用表明改进算法具有良好的性能。     

碎纸片自动拼接复原

为了提高碎纸片的拼接效率和保护信息安全,提出一种碎纸片拼接复原算法,主要由墨迹特征提取和图像匹配两个过程构成.针对英文文档碎纸片,本文提出一种基于文字基线、改进的遗传算法(GA)及光学字符识别技术(OCR)的自动化拼接算法.该算法先根据同行字母的下基线基本相近的准则进行分行归类;并将分类后同一类碎纸片拼接问题转化为旅行商问题,采用改进的遗传算法及光学字符识别技术进行求解;最后根据下基线的位置采用贪婪算法为辅助,实现组行成页.此外,本文结合中文文字的特征,将算法进行修改,得到自动拼接中文文档碎纸片的算法.根据以上算法编写MATLAB程序对横纵切的中英文碎纸片进行拼接试验,结果表明,无需进行人工干预,能够实现全自动拼接.     

一种改进的自适应蚁群算法及其应用研究

蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法,具有分布计算和信息正反馈等优点,但蚁群算法与其他进化算法一样存在收敛速度慢,易陷于局部最优等缺陷。针对这一问题,提出一种改进的蚁群算法,结合遗传算法和图论中的最邻近算法,并自适应地初始化信息素和限定信息素的大小范围。将该算法应用于旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)求解,与基本蚁群算法比较,数值实验结果表明,这种改进算法能有效抑制算法陷入局部最优的缺陷,从而提高了解的全局搜索能力和解的质量。     

复杂轮廓激光切割路径优化算法的研究

激光切割的加工路径优化问题实质上是如何缩短激光头在轮廓间移动的空行程距离.复杂轮廓的切割顺序的生成必须考虑轮廓的嵌套问题.本文以轮廓位置关系为约束条件,根据图论原理将加工路径优化问题归结为广义旅行商问题(GTSP).提出了先按照轮廓位置关系构造树形结构,然后以加工起点为基准点按照从内向外的顺序遍历树形结构的优化算法,并给出应用实例.实验统计表明,使用该算法可将激光头空行程距离减少10%以上,明显的提高了激光切割的效率和质量.     

组合优化问题的粒子群算法个性因子研究

提出了粒子群算法的一种新的个性因子,以改进其求解组合优化问题的效果.个性因子是基于对社会心理学的观察而对每个粒子增加的一个新属性,使每个个体具有不相等的社会因子和认知因子,但整个种群具有几乎相等的社会和认知学习能力,并符合高斯分布,从而增强了粒子的搜索和开发能力,加速了收敛.最后,使用二分子图问题和旅行商问题验证了个性因子的效果,大量的随机仿真实验结果说明该因子效果较好.此外,还分析并解决了二分子图问题的解空间对称性问题.     

一种改进的自适应蚁群算法及其应用研究

蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法,具有分布计算和信息正反馈等优点,但蚁群算法与其他进化算法一样存在收敛速度慢,易陷于局部最优等缺陷。针对这一问题,提出一种改进的蚁群算法,结合遗传算法和图论中的最邻近算法,并自适应地初始化信息素和限定信息素的大小范围。将该算法应用于旅行商问题（traveling salesman problem,TSP）求解,与基本蚁群算法比较,数值实验结果表明,这种改进算法能有效抑制算法陷入局部最优的缺陷,从而提高了解的全局搜索能力和解的质量。     

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.     

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.     

基于MATLAB的模拟退火算法的实现

阐述了模拟退火算法的基本原理及实现过程，运用MATLAB语言实现了该算法．并将其运用到解决旅行商问题的优化之中．数值仿真的结果表明了该方法能够对函数进行全局寻优，有效克服了基于导数的优化算法容易陷入局部最优的问题．该方法既可以增加对MATLAB语言的了解又可以加深对模拟退火过程的认识，并达到以此来设计智能系统的目的．     

基于维度近邻关系扩散的改进粒子群优化算法

针对标准粒子群算法存在容易早熟及陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于维度近邻关系扩散的改进粒子群优化算法.改进后的算法初始化时借鉴k-means对空间中粒子的维度进行聚类,聚类的标准为每个维度之间的欧氏距离,算法中将聚类得到的每个起始类视为一个家庭.家庭内部和外部分别进行迭代更新,结合智能单粒子优化算法的思想将粒子的更新速度划分为对应的家庭速度子矢量.粒子间交换记录的扩散和传播借鉴在线社会网络传播模型,在采纳信息的过程中不仅会考虑信息的价值,也会考虑其周围粒子状况.结合禁忌搜索优化算法,通过将该算法中的建立禁忌表、设定禁忌搜索长度和特赦准则等策略来避免重复搜索和改进算法的全局搜索性能,提高解的精确性.实验结果表明,改进后的算法有效解决了算法收敛速度慢、求解精度低等问题.     

大亚湾核电站首炉装载的遗传算法优化

建立了压水堆堆芯燃料组件布置和可燃毒物配置优化的数学模型,采用基于位置的遗传操作算子,完成遗传算法程序编制,并和先进Green函数节块法程序(NNGFM)构成一个完整的堆芯燃料管理程序。分别以循环长度、功率峰因子和卸料燃耗为目标函数,应用遗传算法对大亚湾核电站首炉装载进行优化。结果表明,在不改变原有的富集度和随机初值情况下,与参考方案相比,各个优化方案都有明显的改善。满功率运行循环长度最大化能延长8d左右,卸料燃耗最大化的出炉燃耗加深0.640GWd.t-1左右,功率峰因子最小化使得功率峰因子从参考值的1.250降低到1.236。     

An ant colony optimization method for generalized TSP problem

Focused on a variation of the euclidean traveling salesman problem （TSP）, namely, the generalized traveling salesman problem （GTSP）, this paper extends the ant colony optimization method from TSP to this field. By considering the group influence, an improved method is further improved. To avoid locking into local minima, a mutation process and a local searching technique are also introduced into this method. Numerical results show that the proposed method can deal with the GTSP problems fairly well, and the developed mutation process and local search technique are effective.