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旅行商问题(TSP)的几种求解方法 总被引:16,自引:0,他引:16
旅行商问题(TSP)是组合优化领域里的一个典型的、易于描述却难以处理的NP完全难题,其可能的路径数目与城市数目是呈指数型增长的,求解非常困难。而快速、有效地解决TSP有着重要的理论价值和极高的实际应用价值。该文首先介绍了什么是TSP,接着论述了六种目前针对TSP比较有效的解决方法(模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络优化算法、蚁群算法、遗传算法和混合优化策略)的基本思想,并且简单阐述了它们的求解过程,最后分别指出了各自的优缺点并对解决TSP的前景提出了展望。 相似文献
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基于离散时间确定与随机Petri网(DDSPN)对PROFIBUS-DP通信过程进行建模和分析.通过网络协议仿真软件WIN-TTPN对其通信实时性能分析与评价,通过分析实时性能指标参数,即令牌循环时间、高低优先级报文教、出错率、主站数目和超时时间等,有效地分析PROFIBUS-DP总线系统的实时性能,为实际工程应用提供有价值的理论与方法. 相似文献
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时间交替并行采样模数转换器结构(TIADC)是提高系统采样率的一种有效方法。TIADC结构的实现过程中不可避免的会引入时间失配误差、增益误差和偏置误差从而导致系统的信噪比降低。针对上述问题,提出一种基于可变步长最小均方算法(VSS-LMS)的TIADC失配误差自适应估计方法。该方法可以同时完成对时间失配误差和偏置误差的估计,并根据估计得到的失配误差参数对失配误差进行校正。仿真结果表明,该自适应估计方法每通道仅需要不超过128个采样点即可以完成对失配误差的估计。最后在实际的时间交替并行采样系统中验证了该算法的有效性,该算法可以使得校准后的并行采样系统的信噪比提高20 dB。仿真与实验结果表明,所提出的算法可以有效提高TIADC系统的性能。 相似文献
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