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旅行商问题(TSP)是最古老而且研究最广泛的组合优化问题。针对TSP问题,提出一种蚁群与粒子群混合算法(HAPA)。HAPA首先将蚁群划分成多个蚂蚁子群,然后把蚂蚁子群的参数作为粒子,通过粒子群算法来优化蚂蚁子群的参数,并在蚂蚁子群中引入了信息素交换操作。实验结果表明,HAPA在求解TSP问题中比传统算法和同类算法更具优越性。 相似文献
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求解旅行商问题的几种智能算法 总被引:1,自引:0,他引:1
旅行商问题(TSP)是一个典型的组合优化问题,易于描述却难于求解。对于大规模TSP问题,目前仍未有非常有效的方法,如何快速有效的求解TSP问题有着重要的理论价值和实际意义。文章介绍了什么是TSP,论述了目前求解旅行商问题较为有效的六种智能算法(遗传算法、蚁群算法、Hopfield神经网络算法、模拟退火算法、人工免疫算法、混合优化算法),并简单阐述了其优缺点,给出了未来针对TSP问题的研究重点。 相似文献
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在优化领域,粒子群算法适用于求解连续优化问题,而在离散优化上的应用还相对较少。本文在介绍基本粒子群优化算法的基础上,分析了粒子群优化算法在经典旅行商问题 中的应用性能及粒子群算法求解旅行商问题的相关操作。使用Ulysses等标准TSP测试数据进行了相关实验,并通过不同的参数设置对实验结果进行了性能分析和比较。 相似文献
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求解TSP问题的模糊自适应粒子群算法 总被引:9,自引:0,他引:9
由于惯性权值的设置对粒子群优化(PSO)算法性能起着关键的作用,本文通过引入模糊技术,给出了一种惯性权值的模糊自适应调整模型及其相应的粒子群优化算法,并用于求解旅行商(TSP)问题。实验结果表明了改进算法在求解组合优化问题中的有效性,同时提高了算法的性能,并具有更快的收敛速度。 相似文献
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模糊离散粒子群优化算法求解旅行商问题 总被引:15,自引:0,他引:15
粒子群优化算法已经成功地应用于求解连续域问题,但是对于离散域问题特别是路由问题的求解研究还很少.本文提出了一种改进的粒子群优化算法,用于求解旅行商问题.采用模糊矩阵来表示粒子的位置和速度,并重新定义其更新公式,最后对TSPLIB中的具体算例进行测试,实验结果表明该算法能够得到较好的结果. 相似文献
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免疫粒子群优化算法求解旅行商问题 总被引:3,自引:0,他引:3
受生物体免疫系统免疫机制的启发,论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中,设计了求解旅行商问题的免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,并且实现简单,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。实验表明本文提出的算法具有较好的性能。 相似文献
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基于QPSO方法优化求解TSP 总被引:14,自引:0,他引:14
针对粒子群优化算法PSO求解旅行商问题TSP收敛速度不够快的缺陷,提出利用量子粒子群优化算法QPSO求解TSP,在交换子和交换序概念的基础上,以Matlab语言为开发工具实现了TSP最佳路径的求解.实验表明改造QPSO算法用于优化求解14点的TSP,能够迅速得到最优解,收敛速度加快,搜索效率得到较大水平提高;QPSO方法在求解组合优化问题中将非常有效. 相似文献
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针对标准粒子群优化算法易出现问题,提出一种改进粒子群算法。该算法为不同的粒子分配不同的任务,对性能较好的粒子使用较小的惯性权重,对性能较差的粒子采用较大的惯性权重,惯性权重根据适应度函数自适应调整,更好地平衡算法的全局与局部搜索能力,提高算法的多样性与搜索效率。用14点TSP标准数据对算法性能进行测试,结果表明该算法能够较早跳出局部最优,具有较高的收敛速度和收敛率。 相似文献
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基于人工免疫算法和蚁群算法求解旅行商问题 总被引:3,自引:3,他引:0
人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用不足,往往做大量无为的冗余迭代,求解效率低。蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢。该文提出一种基于人工免疫算法和蚁群算法的混合算法,采用人工免疫算法生成信息素分布,利用蚁群算法求优化解。将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,结果表明,该算法是一种收敛速度和寻优能力都比较好的优化方法。 相似文献
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基于群智能混合算法的物流配送路径研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对物流车辆路径优化问题,考虑到基本蚁群算法有收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,采用了一种双种群蚁群算法,在蚁群的基础上引入差分进化(DE)和粒子群算法(PSO)。通过在PSOAS种群和DEAS种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以免某一方因错误的信息判断而陷入局部最优点。通过matlab仿真实验测试,表明该群智能混合算法可以较好地解决TSP的问题。 相似文献
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针对蚁群(ACO)算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进信息素二次更新局部优化蚁群算法(IPDULACO)。该算法对蚁群搜索到的当前全局最优解中路径贡献度大于给定的路径贡献阈值的子路径信息素进行二次更新,以提高构成潜在最优解的子路径被选择的概率,从而加快算法的收敛。然后,在搜索过程中,当蚁群陷入局部最优时,使用随机插入法对局部最优解中城市的排序进行调整,以增强算法跳出局部最优解的能力。将改进算法应用于若干经典的旅行售货商问题(TSP)进行仿真实验,实验结果表明,对于小规模的TSP,IPDULACO可以在较少的迭代次数内获得已知最优解;对于较大规模的TSP,IPDULACO可以在较少的迭代次数内获得更精确的解。因此,IPDULACO具有更强的搜索全局最优解的能力和更快的收敛速度,可以高效求解TSP。 相似文献
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应用蚁群算法求解旅行商问题时发现,算法易陷入局部最优解而停滞,并导致其探索新解能力的降低。提出了一种基于优质边的求解方法,根据算法运行过程中的相关信息选取优质边,在停滞时调整优质边上的信息素;使用改进的选路规则将蚂蚁的路径选择尽可能限制在优质边中,从而改进蚂蚁构造解的质量以增强算法的探索能力。实验结果表明,改进的策略是合理有效的。 相似文献