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。     

基于并行遗传算法多旅行商问题的求解

以往求解多旅行商问题的研究仅局限于以各旅行商路程总和最小为优化标准的传统遗传算法,而没有考虑他们的速度和所花时间。在MPI并行环境下,用C++语言实现了粗粒度模型的并行遗传算法。结合并行遗传算法的特点,提出了解决多旅行商问题的策略以及给出相应的算法过程,并进行了有效验证。通过研究结果表明,与传统遗传算法相比,并行遗传算法提高了运算速度,降低了平均开销时间并且最小总路径值更理想。     

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。     

基于遗传算法的旅行商问题仿真实现

从应用的角度讨论了基于遗传算法的旅行商问题（Travelling Salzesman Problem，简称TSP）的求解方法，在应用遗传算法求解旅行商问题时，参数值的不同设定对解有不同的影响，结合旅行商问题具体实例，对参数值的变化进行了观察，当选择Pc=0.5,pm=0.001时，得到了较为理想的最短旅行路径。     

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。     

遗传算法在旅行商问题中的实践与探究

TSP问题是组合优化领域的经典问题之一,旨在求出遍历若干个城市的最短路径。本文通过遗传算法GA的选择和变异算子的确定和、交叉算子的改进,并在TSP问题中的实践来探索这个经典的NP(Nondeterministic Polynomial)难题。     

基于基因库求解旅行商问题的遗传算法

针对传统遗传算法(genetic algorithm, GA)求解旅行商问题(traveling salesman problem, TSP)存在寻优效率低、实验结果缺乏一致性等问题,提出了一种基于基因库的遗传算法(genetic algorithm based on genes pool, GPGA)。GPGA从种群中搜索减小哈密顿圈长度的边,并当做优良基因构成基因库。父代哈密顿圈在基因库引导下产生更优的子代哈密顿圈,基因库也随着种群的不断进化而同步更新,引导种群个体逐步向最优解靠近。算例结果表明在同样条件下,GPGA比传统遗传算法和几种改进遗传算法的性能更优。     

求解旅行商问题的一个改进的遗传算法

利用遗传算法求解TSP问题,通常需要使用PCX,CX和OX等特殊的交叉算子以提高算法的运行效率。针对自然数编码的方式,提出一种改进的遗传算法,即改进传统的顺序交叉算子,进行不相同子排列顺序交叉,使子代继承父代中优秀的子排列,加快算法的收敛速度。另外,采用没有重复的稳态繁殖避免早熟。实验结果表明,此改进算法对于TSP和DHC问题均具有较好的性能。     

指针网络改进遗传算法求解旅行商问题

虽然遗传算法相较于其他算法能够更好地求解旅行商问题,但这种算法在使用的过程中容易陷入局部最优的问题,进而导致问题求解遭遇困境。文章在简要介绍旅行商问题的基础上,介绍了遗传算法求解旅行商问题的思路和方法,并明确算法应用中存在的不足。在此基础上提出基于指针网络改进遗传算法求解旅行商问题的新思路,为弥补遗传算法的缺陷提供相应的原理支持。     

一种求解TSP问题的离散蝙蝠算法

蝙蝠算法是一种新型的群智能优化算法,在求解连续域优化问题上取得了较好的优化效果,但在离散优化领域的应用较少。研究了求解TSP问题的离散蝙蝠算法,设计了相关操作算子实现算法的离散化,并引入逆序操作使算法跳出局部最优。对TSPLIB标准库中若干经典实例进行测试并与粒子群和遗传算法进行对比分析,结果表明设计的离散蝙蝠算法无论在求解质量还是求解效率上都有明显优势,是一种高效的优化算法。     

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。     

求解非连通图旅行商问题的改进遗传算法

为了克服传统遗传算法的早熟收敛问题,提出改进遗传算法。采用基于旅行商遍历城市顺序的染色体编码,结合随机法与贪心法生成初始种群,提高遗传效率。通过执行优先保留交叉和平移变异操作,引入局部邻域搜索,给出最优解是否满足非连通约束的判据。最后,实验结果验证了该算法的有效性。     

一种求解旅行商问题的离散状态转移算法

本文提出了一种求解旅行商问题的离散状态转移算法,设计了交换、平移、对称等3种转移算子,讨论了算法的收敛性和时间复杂度等问题,研究了参数对算法的影响.实验结果表明,与模拟退火算法及蚁群算法等经典组合优化算法相比,该算法具有耗时短、寻优能力强等优点,这也表明了状态转移算法的适应性很好.     

基于反馈校正原理的非对称旅行商问题的自收敛优化算法

针对非对称旅行商问题(ATSP),提出基于反馈校正原理的自收敛求解算法框架.该方法核心是依据ATSP问题松弛模型的对偶关系推断与ATSP最优解无关弧集合的弧排除算法.该算法框架以ATSP问题的初始弧集合作为"参考输入",以ATSP最优解的上下界求解算法作为"控制对象",以弧排除算法作为"反馈校正控制器",其"反馈输入"是"控制对象"的输出差值.算法迭代过程中,上下界差值缩小,排除弧集合增加,算法呈现出自收敛性.该框架集成了数学规划方法和启发式算法的优点,论文从理论证明和仿真分析说明了该自收敛算法的有效性.