复杂路网下多客户间最短路径的扇面Dijkstra算法

复杂路网模型下多客户之间最短路径的计算,直接影响市区集送货问题的求解效率。该文提出多客户间最短路径扇面Dijkstra算法。该算法首先由客户在路网的分布确定出最小扇形区域及扇面搜索区域,并将路网节点分为拓展点集、邻节点集。然后在搜索过程中通过优化到达邻节点的通行代价来确定新的拓展点集、邻节点集。算法通过限制搜索区域、减少遍历节点的数量来缩短搜索时间。100个分布于北京市的客户间最短路径的计算表明,相对于Dijkstra算法,扇面Dijkstra算法能够在保证精度的前提下,降低15%的最短路径求解时间。     

多边形内点集的三角剖分算法

提出了一种多边形内点集的三角剖分算法，该算法采用逐层求凸壳，对不在凸壳边界上的多边形顶点给予特殊处理，然后逐层分割环域成三角形序列，最后优化各三角形的边长，改变分割方式，使之能得到最短长度或接近最短长度的三角剖分．     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条,而且在带限制条件的路径选择等应用上,常常需要找出多条最优或近优的路径.一些经典的单源最短路径算法,如Dijkstra算法,能找出一条从起始点到目的点的最短路径,但并不能求解两点之间的所有最短路径.本文给出了最短路径子图的概念,用于存储图中两节点之间所有最短路径信息,能够节约存储空间.并给出了最短路径子图构造算法SPSG,其时间复杂度为O(n e),比同类算法时间复杂度更低.随机网络模型的仿真结果表明:SPSG算法效率更高.     

Delaunay三角剖分的递进构造算法

提出一个计算有限点集Ｓ的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分的递进算法，本算法通过对点集Ｓ进行预处理，使得每次插入的点落在已处理点集的凸壳外，从而减少了查找第一个删除顶点的时间，并且能够在最优时间内维持凸壳，克服了Ｂｏｗｙｅｒ算法的缺陷。     

多波次导弹发射中的规划问题

结合常规导弹发射的任务分配特点建立模型,基于Dijkstra算法找到起点到发射点的最短路径集,并通过建立0-1整型规划,获得了导弹部队运输最短且最合理的路径,并求得作战部队完成两个波次发射任务的整体最短暴露时间。解决了导弹部队的机动运输问题,提高了导弹作战的战斗效率。     

求解k(<10)-中心问题的快速算法

提出求解3-中心问题、4-中心问题、5-中心问题及k(<10)-中心问题的算法.设计该算法的依据是覆盖点集的凸壳必覆盖点集.算法首先判定点集凸壳的形状,然后确定k个圆的排列方式,最后以确定方式计算圆心位置.证明了算法的正确性并且分析了算法的复杂性.     

基于约束三角剖分的k-means聚类

提出基于约束三角剖分的k-means聚类算法.笔者首先按照约束三角剖分规则对数据点集进行三角网格化,删除大于给定阈值的长边形成k个连通子图,每个连通子图作为一个子类;然后对删除长边的孤立数据点在其邻域内进行局部划分,将其归到最接近的子类中.实验结果表明本文算法无需事先输入聚类数目,可以发现任意非凸形状簇.     

基于角点检测及几何约束的仿射变换参数估计

本文针对机器视觉现有方法对目标的姿态判定及不同视角间仿射变换参数估计存在的对应特征点提取困难、计算复杂度高等不足,提出一种新的算法.算法引入角点和凸壳等概念,检测目标图像和模板图像的角点,分别组成特征点集并构造点集凸壳,由计算几何原理可知凸壳上的点在仿射变换前后具有对应性.当凸壳内部有内点时,分别对凸壳上的点、凸壳内部的点、凸壳的形心的横坐标和纵坐标构建方程,利用此方程组求解得到仿射变换6个未知参数;当凸壳内部无内点时,采用多项式理论再构建一组二次方程,以达到求解仿射变换参数的目的.实验结果表明,本方法不需要搜索特征点集间一一对应关系,只需点群子集间整体对应,估计得到的仿射变换参数精确,计算复杂度远低于基于区域的同类算法.     

基于人工免疫的N最短路径检索算法

求解N最短路径检索问题的传统算法通常比较复杂,计算量较大,针对这个问题提出了一种基于人工免疫的求解算法。借鉴免疫系统的抗体多样性机制、克隆选择、高频变异、免疫记忆以及蚁群算法的信息反馈等原理,通过抗体种群的免疫进化实现对N最短路径检索问题的求解。在多个测试图上与传统Yen方法和基于Dijkstra的方法进行了对比实验,结果表明该算法能以较高的成功率正确地求得全局最优路径集,对图的尺寸和结构以及待求路径数量较不敏感,而且具有很好的时间性能。     

二维图像的凸化算法

针对微机图象处理和计算几何中对凸壳计算的算法研究领域，在研究了国内外大量凸化算法的基础上，采用新的凸化处理算法，对在ｎ个点集合中所有点的最邻近点问题进行处理，使计算量减少到Ｏｎ．ｌｏｇ２ｎ）的时间复杂度级。     

一种改进的车辆调度问题的遗传算法

车辆调度问题是一个NP-难问题,不存在多项式时间算法.针对这个问题本文使用集合分划的方法把较为复杂的车辆调度问题分解为相对简单的多旅行商问题,提出求解该模型的两阶段法并且运用新的编码和解码方式;另一方面,结合遗传算法对一些测试数据进行仿真试验,并得出了理想的结果.     

一类多旅行商路径均衡规划算法

本文研究了多个旅行商旅行多个城市的路径规划问题,提出了基于系统科学中的"吸引子"意义下的路径规划算法.路径规划的目标是均衡各旅行商的旅行路径长度并使得路径总和得到优化.为此提出了一种求解该问题的启发式算法思想,并结合邻近点和最短路径设计了算法,同时由复杂度分析知该算法的计算时间复杂度比以往的要低.     

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.     

旅行推销员问题凸包方法的性能比分析

在欧几里德平面上证明了旅行推销员问题的凸包方法的性能比上界为n／2,同时给出了凸包随意插入算法的性能比可以接近n／2的例子。另外,对凸包增量最小插入法、凸包最近插入法及凸包最近加入法给出了性能比不超过3的证明。     

求解多起点多旅行商问题的K-means聚类信息传播算法

多旅行商问题在实际生活中有着较为广泛的应用价值,该问题的求解受到越来越多学者的关注。信息传播算法是一类求解组合优化问题最为有效的方法,基于K-means聚类技术,给出了求解多起点多旅行商问题(multiple depots multiple traveling salesman problem, MMTSP)的信息传播算法,该算法采用K-means聚类算法将旅行商问题进行聚类,从而形成若干不同类,对每一个类采用信息传播算法进行旅行商搜索,将每一个类的搜索结果进行综合,得到MMTSP问题的解。通过对旅行商标准测试数据集中的多种实例进行测试,并与ABC、ACO、PSO、IWO、TWPS、AC-PGA、STASA＿2OPT和STASA 8种算法进行试验对比分析。结果表明本文算法最优值小于其他算法和算法稳定的优点。     

遗传算法求解TSP的进化策略

本文提出用遗传算法（ＧＡ）求解旅行商问题（ＴＳＰ）的一整套进化策略，包括染色体的编码、反向运算、循环运算、交换运算．其中除反向运算外，均与通常的ＧＡ算法所采用的策略不同．文中解释了它们的几何意义．用该算法求解中国３１个城市的ＴＳＰ问题得到了１５４０４公里的新的路径长度．计算结果表明整个算法是有效的     

改善分支限界法求解旅行商问题效率的策略

叙述了NP完全问题的复杂性及分支限界法求解问题最优解的策略,分析了利用分支限界法求解旅行商问题过程中影响算法求解效率的主要原因。针对欧氏空间的旅行商问题求解,提出了通过化简初始边集的策略,改善算法的求解效率,通过实验说明了该策略的有效性。该策略可应用到求解旅行商问题的其他算法中。     

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。     

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--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已知最优 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China144的最短路径优于目前已知的最短路径。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。     

一种改进的并行蚁群优化求解算法

为了提高并行蚁群优化算法的求解性能,对ACO算法进行了改进.针对有明显聚类特征的大规模TSP问题,充分利用问题本身所具有的特征,提出了一种带聚类处理的蚁群算法,该算法比较ACS算法可以在更短的时间内找到相同质量的解,而且在相同的运行时间内,该改进算法总能找到最好的解.在VC++环境下进行仿真实验,求解了TSP库中的实例pr136、pr107,分别得到了其最短距离,结果表明了编程思路的正确性及高效性.