基于GA的最小旅行时间的多旅行商问题研究*

以往对求解多人旅行商问题的研究局限于以所有旅行商路径总和最小为优化标准,而对最小完成时间的多旅行商一类问题研究得相对较少。针对所有旅行商最小完成时间的多旅行商一类问题,用遗传算法进行优化,且提出了矩阵解码方法。以距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真,并对不同交叉算子性能进行了比较,适于距离对称和非对称的多旅行商问题求解。     

基于遗传算法的一类多旅行商问题研究

旅行商问题是一个经典的NP完全问题,对多人旅行商问题的求解则更具有意义。以往对求解多人旅行商问题的研究局限于以所有旅行商路径总和最小为优化标准,而对所有旅行商路径最大值最小的多旅行商一类问题研究的相对较少。针对所有旅行商路径最大值最小的多旅行商一类问题,用遗传算法优化,并且提出了矩阵解码方法。该方法适于距离对称和非对称的多旅行商问题求解。以距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真,并对不同交叉算子性能进行了比较。     

基于递阶遗传算法的多旅行商问题优化*

旅行商问题是一个经典的NP问题,对多人旅行商问题的求解则更具有意义。为了解决所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商一类问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题无须设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。     

基于HGA的最小旅行时间多旅行商问题研究

为了解决最小化旅行时间的多旅行商一类问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离矩阵对称和距离矩阵非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化最小化完成时间的多旅行商问题。     

基于自组织优化算法的一类多旅行商问题

多旅行商问题作为旅行商问题的一个扩展,是一个经典的组合优化问题,具有更高的复杂性,也具有更广泛的实际意义。针对每个旅行商允许经过的城市数有上限的多旅行商问题,通过引入虚拟城市把多旅行商问题转化为单旅行商问题,并且应用自组织优化算法进行了求解。虚拟城市局部适值的定义很好地处理了此类问题的能力约束,针对多旅行商问题的实例进行的仿真表明自组织优化算法可以很好地求解此类问题。     

面向多起点均衡多旅行商问题的进化算法

为解决多起点均衡多旅行商问题，分析问题的特点，从优化旅行商的起点、最小化所有旅行商总路程和维持各旅行商路径均衡的角度出发，提出一种基于改进交叉、变异操作的遗传算法。根据均衡多旅行商问题的优化目标，构建新型评价函数，设计双染色体编码方式。在此基础上，引入改进的三交换启发式交叉操作并设计双变异策略。在经典旅行商问题的测试集TSPLIB上，与其它求解多旅行商问题的进化算法进行对比，验证算法的有效性。     

基于遗传算法的多人旅行商问题求解

旅行商问题是一个经典的XP完全问题，多人旅行商问题的求解则更具挑战性。以往对求解多人旅行商问题的研究局限于以所有成员路径总和最小为优化标准，面对以所有成员路径最大值最小为优化标准的另一类多人旅行商问题却未加注意。文章给出了这两类多人旅行商问题的形式化描述，探讨了利用遗传算法求解这两类多人旅行商问题的基本思想和具体方案，进行了仿真实验验证。仿真实验数据表明，这是一种高效而且适应性强的多人旅行商问题求解方法。     

基于遗传算法的双目标车辆路线优化研究

本文对车辆路线优化问题建立了双目标多旅行商问题模型，提出一种求解旅行商问题混合遗传算法，并对双目标多旅行商问题提出了解决方案。基于实例的仿真结果表明，文章提出的算法和解决方案是可行而有效的。     

基于GA的MTSP问题的研究

目前对于旅行商问题的研究已经到了一个比较成熟的阶段,但是对于多旅行商问题的研究还相对较少。文章针对使所有旅行商路程尽可能平均（即所有旅行商路程的最大值最小）,且所有旅行商的总路程最小的一类多旅行商问题进行研究,通过三交换启发式交叉算子,变换变异算子和矩阵解码方法来优化简单的遗传算法。最后通过仿真试验,验证了该算法的有效性和可行性。     

最小生成树算法在旅行商问题中的应用

如何在n个顶点之间的1/2(n-1)!巡回路径中选择距离最短的,这是一个典型的组合优化问题,也是解决旅行商问题的根本。在最小生成树的基本思想上进行了改进,成功地解决了旅行商问题。     

一种新的求解ATSP问题的PBIL算法

该文将二进制的人口增量学习算法(PBIL)改进为整数(集值)形式(multiplePBIL),并提出了一种新的基于城市间连接关系的非对称旅行商问题(ATSP)的解法。这种解法结合了集值人口增量学习算法和TSP问题的启发式搜索3-opt加强方法。混沌定位,分布式随机遍历构架和判断进化结束条件的可能性分布的熵的确定是该解法的三大创新之处。     

A new and efficient ant-based heuristic method for solving the traveling salesman problem

Abstract: In this paper, we present an efficient metaheuristic approach for solving the problem of the traveling salesman. We introduce the multiple ant clans concept from parallel genetic algorithms to search solution space using different islands to avoid local minima in order to obtain a global minimum for solving the traveling salesman problem. Our simulation results indicate that the proposed novel traveling salesman problem method (called the ACOMAC algorithm) performs better than a promising approach named the ant colony system. This investigation is concerned with a real life logistics system design which optimizes the performance of a logistics system subject to a required service level in the vehicle routing problem. In this work, we also concentrate on developing a vehicle routing model by improving the ant colony system and using the multiple ant clans concept. The simulation results reveal that the proposed method is very effective and potentially useful in solving vehicle routing problems.     

A new genetic algorithm for the asymmetric traveling salesman problem

The asymmetric traveling salesman problem (ATSP) is one of the most important combinatorial optimization problems. It allows us to solve, either directly or through a transformation, many real-world problems. We present in this paper a new competitive genetic algorithm to solve this problem. This algorithm has been checked on a set of 153 benchmark instances with known optimal solution and it outperforms the results obtained with previous ATSP heuristic methods.     

A quantum-inspired Tabu search algorithm for solving combinatorial optimization problems

In this study, we propose a novel quantum-inspired evolutionary algorithm (QEA), called quantum inspired Tabu search (QTS). QTS is based on the classical Tabu search and characteristics of quantum computation, such as superposition. The process of qubit measurement is a probability operation that increases diversification; a quantum rotation gate used to searching toward attractive regions will increase intensification. This paper will show how to implement QTS into NP-complete problems such as 0/1 knapsack problems, multiple knapsack problems and the traveling salesman problem. These problems are important to computer science, cryptography and network security. Furthermore, our experimental results on 0/1 knapsack problems are compared with those of other heuristic algorithms, such as a conventional genetic algorithm, a Tabu search algorithm and the original QEA. The final outcomes show that QTS performs much better than other heuristic algorithms without premature convergence and with more efficiency. Also on multiple knapsack problems and the traveling salesman problem QTS verify its effectiveness.     

一种求解多旅行商问题双层降解混合算法*

为了能快速近似求解多旅行商问题,提出了双层降解混合算法。首层降解根据问题空间展布特性,利用聚类技术将问题分解为若干子类问题,底层降解将子类问题转换为经典的旅行商问题,通过缩减子类问题初始状态下的边数量,使得子类问题求解难度得到再度降低,最终利用精确算法进行求解能够得到高质量优化解。对比实验表明双层降解混合算法具有计算时间短和求解质量高的优势,说明了新算法的有效性和高效性。     

基于混合杂交的遗传算法求解旅行商问题

通过混合使用多种杂交算子,提出了一种求解旅行商问题的新型遗传算法,并给出了实验验证。通过实验用该算法求解了城市数为50到100不等的旅行商问题,获得了比其它算法更精确或更接近最优的解,表明了算法的有效性。