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最小化边交叉数是层次图绘制过程中的一个关键步骤,直接影响着层次图的可读性。提出了一个基于 遗传算法的层次图边交叉数最小化算法,详细地给出了编码表示方法以及遗传算子的设计。与常用的启发算法 相比,该算法得到了更好的计算结果,此外算法简单且易于实现。 相似文献
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提出了一种新的求解旅行商问题的贪婪边重组交叉算子。该交叉算子吸取了边重组交叉算子的优点,使得父代在进化过程中获得的优良的边能顺利地遗传给子代。同时,在边重组的过程中,该交叉算子引入所求旅行商问题的具体信息以指导新边的生成,从而该交叉算子具有贪婪特征。实验结果表明:对于简单的旅行商问题,贪婪边重组交叉算子能显著提高算法效率;对于大规模的旅行商问题,该交叉算子的效果也较理想。 相似文献
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求解TSP的启发式顺序交叉算子 总被引:1,自引:0,他引:1
周鹏 《计算机工程与设计》2007,28(8):1896-1897,1900
旅行商问题是经典的NP难组合优化问题之一.在用遗传算法求解旅行商问题时,顺序交叉算子是一种较为常用的遗传交叉算子.使用顺序交叉算子时的交叉点位置是随机指定的,不能反映关键遗传信息,导致算法执行效率较低.在顺序交叉算子的基础上,提出了一种启发式顺序交叉算子.该算子结合顺序交叉算子和启发式算法以得到双亲中交叉点位置,保留了双亲中关键的城市顺序信息.该算子改善了使用顺序交叉算子执行效率低的问题.实验结果表明了该算子的有效性. 相似文献
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求图着色问题的新算法 总被引:4,自引:0,他引:4
图着色问题是NP-难度的问题。基于两种传统的启发式算法,提出了两种新的求解策略,由此给出了求图着色问题的两个新算法。与传统算法相比,其中一个新算法在时间复杂度不变的条件下,解的质量有明显提高;另一个则在时间复杂度稍有增加的前提下,进一步较显著地提高了所得解的质量。 相似文献
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应用改进的遗传算法求解TSP问题 总被引:1,自引:0,他引:1
旅行商问题,也称货郎担问题,属于完全NP问题,而遗传算法在解决组合排列问题方面占有很重要的地位.针对TSP问题,提出了一种改进的遗传算法.利用交换启发交叉算子和可变交叉概率实现局部搜索,加快算法的收敛速度,利用变换变异算子和可变变异概率维持群体的多样性防止算法早熟收敛.Java仿真实验结果表明,改进后的算法明显优于传统的遗传算法,说明该算法具有良好的有效性和可行性. 相似文献
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求解TSP问题的遗传算法新方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
遗传算法是一种基于自然选择与遗传变异等生物进化机制的全局优化搜索算法。由于它在搜索空间中同时考虑许多点.这样就减少了收敛于局部极小的可能,也增加了处理的并行性。因此可以利用遗传算法研究典型的组合优化实例-TSP问题的求解问题。本文借助于遗传算法,采用新的交叉算子,给出了旅行销售员问题较优解的求解方法。 相似文献
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利用本文作者研制的计算图的交叉数的算法CCN(Calculate Crossing Number),本文对n≤9的所有图的交叉数进行了研究.由于图的交叉数等于其所有二连通分支的交叉数的和,本文计算了n≤9的所有单二连通分支图的交叉数.并得出相关的规律:1)n个顶点q条边的单二连通分支图的平均交叉数Ave(n,q)可近似地表示为q的二次多项式,2)在给定顶点数n与边数q的单二连通分支图中围长较大的图的平均交叉数大于围长较小的图的平均交叉数,3)在给定顶点数n与边数q的单二连通分支图中当n为奇数或r≤n/2时,r正则图的平均交叉数大于非r正则图的平均交叉数. 相似文献