一种求解TSP问题的演化算法

针对IGT算法在求解旅行商问题(TSP)中存在的求解规模较小、求解成功概率较低等问题,通过改进原有映射算子及Inver-over算子并引入求异算子,提出一种新的求解TSP问题的演化算法。方差对比及T-test结果表明,与IGT算法相比,该算法可以求得概率较高的最优解,且稳定性也更好。     

求解TSP问题的多线程演化算法

提出了一种基于单处理器的多线程演化算法。该算法着重于发挥线程之间通讯高效的特点，充分利用演化线程之间大量的通讯，避免演化计算的过早收敛。求解TSP（traveling salesman problem）问题的实验结果表明，该算法大大地提升了原简单演化算法解的质量，而且该算法的解也明显优于使用相同简单演化算法实现的基于孤岛模型的分布式演化算法所得到的解。     

求解TSP问题的实数编码演化算法

采用实数编码的染色体表示方式,先后自行设计实现了两种演化算法求解TSP问题.其中第二种算法中使用了自适应演化算子,能有效消除路径上的交叉,并能在一定程度上进行合理的段位移,更加符合该染色体表示方式的特点.实验结果表明,用实数编码的染色体表示方式求解TSP是可行的,而且使用自适应演化算法求解可以取得比较好的结果.     

演化算法求解TSP问题的最新进展

TSP是一个著名的NP-hard问题.对近期出现的一些新的求解TSP问题的演化算法进行了比较全面的综述.其中有一类算法属于郭涛算法及其相应的改进算法,能够得到比传统演化算法更好的解,还有一类采用了实数编码的染色体表示方式,对求解TSP问题的新的染色体表示方式进行了尝试,还有的属于并行演化算法,通过增加并行进程的方式能够在原有算法的基础上得到更好的解.在综述这些算法的同时,还对比了它们的求解能力.最终的目的是希望通过对上述算法的研究,得到更合理的算法,推动演化算法研究TSP问题的进程.     

基于机群的求解TSP问题的分布式演化算法

讨论一种基于PC机群的术解TSP问题的分布式演化算法．在PVM环境下进行了数值实验，结果表明该算法在一定的扩展范围内可以得到接近线性加速比的性能．     

实数编码的演化算法求解TSP问题

对新近提出的求解TSP问题的实数编码的染色体表示方式进行了研究，为了去除存在于这种染色体表示方式中的冗余，对其进行了改动，然后设计了相应的多父体杂交算子和变异算子，完成了一个实数编码的求解TSP问题的演化算法。实验结果表明，这个算法是可行的，能够使解收敛到一定的程度，但还需要提高其收敛的能力。所以下一步的工作重点在于根据这种染色体表示方式的特点，进一步研究更合适的算子，从而得到更好的解。     

基于改进Inver-over算子的并行TSP演化算法

设计了基于近邻点初始化和改进Inver-over(反序杂交)算子求解旅行商问题的并行演化算法.该算法执行时,主进程每当收集到各个种群的最好个体并形成精英种群时,就对该种群执行一次Inver-over算子,然后将其中最好的个体发送给各个种群.在PVM(并行虚拟机)并行环境下的实验结果表明,并行后能取得更好的解,并且在主进程中建立精英种群的演化有助于更好更快的收敛.