以基于MPI的并行蚁群算法求解TSP问题

蚁群算法是新兴的仿生进化算法,具有并行计算、正反馈等特点,与其它各种启发式算法相比该算法具有明显的优越性.该文将实现蚁群算法的并行化,并用来求解TSP问题,结果证明能显著提高蚁群算法的收敛速度.     

蚁群算法在TSP问题中的应用

TSP问题（旅行商问题）是组合优化问题中最经典的NP问题之一，蚁群算法是基于群体的一种仿生算法，为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路，本文讨论了如何用基本的蚁群算法来求解TSP问题。     

基本蚁群算法在解决TSP问题中参数选择的研究

蚁群算法是受自然界中真实蚁群觅食行为的启发而提出的一种优化算法,基本蚁群算法是其中基础且较为经典的一种算法,而基本蚁群算法中的参数对算法效果有很大的影响。本文以使用基本蚁群算法解决TSP问题为例,在对相关内容进行介绍后,进而对基本蚁群算法的参数选择进行了实验及分析,最终给出了基本蚁群算法中各个参数的基本选择范围。     

蚁群算法解决TSP问题的浅析

介绍了一种求解复杂组合优化问题的新的拟生态算法一蚁群算法。阐述了该算法的基本原理,以及蚁群算法在TSP问题上的应用,并提出了改进算法,使得算法有更好的全局性。     

蚁群算法解决TSP问题的浅析

介绍了一种求解复杂组合优化问题的新的拟生态算法—蚁群算法。阐述了该算法的基本原理,以及蚁群算法在TSP问题上的应用,并提出了改进算法,使得算法有更好的全局性。     

蚁群算法在TSP问题中的应用

TSP问题(旅行商问题)是组合优化问题中最经典的NP问题之一,蚁群算法是基于群体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,本文讨论了如何用基本的蚁群算法来求解TSP问题。     

基于MPI的并行蚁群算法的实现

蚁群算法是新兴的仿生进化算法,具有并行计算、正反馈等特点,与其它各种启发式算法相比该算法具有明显的优越性。该文将实现蚁群算法的并行化,并用来求解TSP问题,结果证明能显著提高蚁群算法的收敛速度。     

基于蚁群优化算法的TSP问题研究

通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出蚁群算法在TSP问题中的应用.针对基本蚁群算法求解速度缓慢、容易陷入局部最优等特点,提出了一种改进的蚁群算法,同时保持蚁群算法自己的收敛速度和路径的多样性.在TSP旅行商问题上的仿真验证表明它是可行性和有效性的.     

求解TSP 问题的模式学习并行蚁群算法

针对大规模旅行商问题(TSP)会遇到计算时间过长以及计算效率降低的问题，将并行计算和模式学习引入蚁群算法，通过各个节点机提取模式，在各节点问筛选和交流优良模式，以改变计算粒度，达到缩短计算时间、提高计算效率的目的．实验结果表明该算法取得了较好的效果。     

TSP问题的蚁群算法求解

群集智能是近年来人工智能领域研究的一个新的热点课题,本文介绍了蚁群算法的原理及求解TSP问题的具体实现步骤。     

改进蚁群算法的TSP问题研究

蚁群算法是受蚂蚁觅食行为启发的智能仿生优化算法,在求解TSP这一组合优化问题时行之有效。笔者针对基本蚁群算法求解TSP时存在易于陷入局部最优解、过早停滞的缺陷,结合引入参数、分阶段迭代对基本蚁群算法做出改进,并将改进的蚁群算法与基本蚁群算法解决旅行商问题的实验结果进行对比分析,验证改进蚁群算法的效果。     

基于优化蚁群算法在TSP问题中的应用研究

笔者以求解旅行商问题的最短巡回路径为主要研究对象,对蚁群算法和遗传算法以及二者融合后的原理进行说明。在此基础上建立了它们的数学模型,并详细分析了其求解旅行商问题的步骤。通过对比分析三种算法在eil101算例上的寻优结果可知,在此算例规模的TSP问题上,蚁群算法与遗传算法融合后的寻优效果,明显好于两种算法单独运算时的求解效果。     

蚁群算法在TSP问题中的参数设定

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,该算法在解决离散优化问题性能良好。该文介绍了对蚁群算法中的ACO算法的基本思想和实现方法,并对其中的参数进行了说明。关于TSP问题中的各个规模的城市数目,对蚁群算法的参数设置进行了实验分析,并给出了合理的参数设置,对规模类似的离散优化问题能够提供有效的借鉴。     

一种求解TSP问题的改进蚁群算法

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商(TSP)问题的改进蚁群算法.通过在基本蚁群算法中提出保留最优解和引入个体差异策略的改进方法,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞现象,提高了全局搜索能力和解的质量.TSPLIB的实例验证了该改进算法的有效性.     

一种求解TSP问题的改进蚁群算法

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商(TSP)问题的改进蚁群算法。通过在基本蚁群算法中提出保留最优解和引入个体差异策略的改进方法,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞现象,提高了全局搜索能力和解的质量。TSPLIB的实例验证了该改进算法的有效性。     

文化基因算法求解TSP问题的研究

TSP是组合优化问题中著名的NP-hard问题。针对粒子群算法求解离散的TSP问题收敛速度慢,求解精度低,易于陷入局部最优和模拟退火算法的性能与参数初始值有关及参数敏感等不足,提出了将改进的粒子群算法作为全局搜索策略,改进的模拟退火算法作为局部搜索策略的文化基因算法。介绍了两种算法的协同方法,定义了局部搜索邻域的确定以及在新种群产生中引入自组织随机移民策略。仿真结果表明,改进算法在求解TSP问题中具有很快的收敛速度,且能搜索到最优解。     

一种求解TSP问题的相遇蚁群算法

蚁群算法是由意大利学者M．Dorigo等人首先提出的一种新型的仿生算法。蚁群算法与其他算法同样存在搜索速度慢,易于陷于局部最优。该文提出一种改进的相遇算法克服了以上的缺陷。通过对TSP问题的仿真结果表明,提出的相遇算法与基本蚁群算法相比搜索速度和性能都有一定的提高。     

蚁群优化算法求解TSP问题研究

介绍了信息素混合更新的蚁群优化算法,并用来求解TSP问题。混合信息素更新的蚁群优化算法是在蚁群系统（ACS）的基础上改进而成的,它在演化过程中,通过改变信息素的迭代最优更新规则和全局最优更新规则的使用频率,逐渐增加全局最优更新规则的使用频率,从而提高系统收敛的速度和减少系统搜索的导向性,并以Oliver30和att48为例给出了实验结果,说明了该混合算法的有效性。