一种求解TSP问题的单亲遗传算法

1 前言 TSP问题可描述为:给定一个城市的集合,寻找一条从集合中的某个城市出发,访问每个城市一次且仅一次,最后回到出发点的最短路径。这已被证明是一个NP难解问题。求解TSP问题,遗传算法通常采用序号编码和非序号编码两种解表达方式。其中序号编码相对简单直接,其代表性的有“邻接表达”、“普通表达”和“路径表达”等几种编码方式,后者是最自然的表达方式。序号编码方式的杂交算子难于设计,杂交后解的合法性是需着重考虑的问题。虽然目前已提出了一些基于路径表达的杂交算子,如PMX、OX和CX,但普遍计算额外开销很大,而且杂交算子的使用对群体的多样性存在很大影响,容易使算法过早收敛。     

求解TSP问题的一种改进蚁群算法

TSP问题是典型的NP—hard组合优化问题,用蚁群算法求解此问题存在搜索时间长,容易陷入局部最优解的不足。本文提出了一种改进的蚁群算法。该算法在蚁群算法中植入遗传算法,利用遗传算法生成信息素的分布,克服了蚁群算法中搜索时间长的缺陷。此外,在蚁群算法寻优中,采用交叉和变异的策略,改善了TSP解的质量。仿真结果显示,改进的蚁群算法是有效的。     

基于遗传算法求解TSP问题的一种算法

主要研究了用遗传算法求解TSP问题。阐述了简单遗传算法的设计方法、基本原理和基本步骤。描述了简单遗传算法在TSP问题中的应用现状。根据种群个体的多样性和分布情况,提出了判定遗传算法的截止代数。简单遗传算法具有易于陷入局部最优解、收敛速度慢的特点,针对这些特点,通过改进交叉算子,加入初始化启发信息,提高了遗传算法解的精度和收敛性。     

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问题的一种混合遗传算法

文章针对TSP问题的特点,设计了一个求解TSP问题的混合遗传算法。该算法中设计了贪婪子路交叉算子,引入2OPT算子增强遗传算法的局部搜索能力,在选择算子设计中引入稳定状态选择机制。通过KroB100、pr136、pr144、kroB150、CHC144…问题的求解结果表明该遗传算法设计在求解TSP问题中是高效的。     

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。     

一种基于遗传算法求解TSP问题的优化算法

旅行商问题是组合优化的一个经典问题,也是评价算法好坏的一个标准,它要求在给定的一张图中寻找一条哈密尔顿回路,使得该回路在所有的回路中长度最短。然而,该问题是一个NP完全问题,其求解时间会随着问题规模的扩大急剧上升。因此,只能希望在允许的时间内寻求问题的一个较优的解来替代。本文借助生物学的相关理论与思想采用遗传算法对该问题进行求解,最后通过对遗传算法的进一步分析,提出了一种可行的改进算法,达到了获得较优解的目的。     

一种求解TSP问题的相遇蚁群算法

蚁群算法是由意大利学者M．Dorigo等人首先提出的一种新型的仿生算法。蚁群算法与其他算法同样存在搜索速度慢,易于陷于局部最优。该文提出一种改进的相遇算法克服了以上的缺陷。通过对TSP问题的仿真结果表明,提出的相遇算法与基本蚁群算法相比搜索速度和性能都有一定的提高。     

一种用于求解TSP问题的混沌优化算法

针对TSP问题,提出了一种用于解决组合优化问题的混沌优化算法。在寻优过程中,对解矩阵不断进行“交换”和“移位”两种操作,利用混沌搜索方法确定所进行操作的矩阵位置。仿真结果表明,该方法的搜索效率要明显高于其他的优化方法。同时,寻优结果对参数的变化不很敏感。     

求解TSP算法

首先提出旅行商问题（TSP）,并将其转化为最短有向图哈密尔顿回路问题,然后介绍了三种类型的求解TSP的算法。第一种为传统算法,包括分支定界法、改良回路法、贪婪算法、MST算法、MM算法、插入法等;第二种为现代优化算法,包括模拟退火算法、人工免疫算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络算法等;第三种为论文提出的DNA计算算法。并对这些算法的复杂度、误差范围以及优劣点进行了分析。     

一种基于SOPC求解TSP问题的人工免疫算法

可编程片上系统SOPC是Altera公司近年来提出的一种灵活、高效的片上系统解决方案,它将处理器、存储器、I/O口等系统所需的组件集成到FPGA芯片上。在此平台上运用人工免疫算法解决已被证明是一个组合优化难题的TSP（旅行商）问题,仿真结果表明,该方法具有优良的收敛速度和防止陷入局部最小的能力。     

一种基于最大相似性的TSP问题求解算法

提出了一种新的基于最大相似性的TSP问题求解算法。该算法在最近邻算法(Nearest-Neighbor AIgorithm)的基础上作了改进,将最短路径问题转换为最大相似性问题,即将问题由选取城市iR1=arg min{dik:k∈V\{i1,i2,…,ii}}转换为选取城市ij 1=arg min{Wjk:k∈V\{i1,i2,…,ii}},Wjk为城市i与城市i之间的相似系数。实验结果表明,该算法简明旦具有较好的有效性。     

一种求解TSP问题的分段交换蚁群算法

介绍了一种求解TSP问题的分段交换蚁群算法。分段交换蚁群算法把小窗口、随机分段优化求解、模拟退火充分交换的思想引入蚁群算法,把蚁群算法和模拟退火算法融合。该算法在蚁群算法陷入局部最优解的情况下,能改进其局部最优解,并可减少迭代次数。仿真实验表明取得了较好的效果。     

一种求解TSP问题的蚁群遗传混合算法

提出了一种蚁群算法与遗传算法相混合的算法。将遗传算法加入到蚁群算法的每一次迭代的过程中,利用遗传算法全局快速收敛的特点,来加快蚁群算法的收敛速度。并且遗传算法中的变异机制,帮助提高了蚁群算法取不到局部最优解的能力。不仅阐述了新算法的原理,而且以TSP问题的求解为例进行了相关的实验,实验结果表明新算法即蚁群遗传混合算法(ACGA)在求解时间和求解质量上都取得了很好的效果。     

一种基于遗传Hopfield神经网络求解TSP问题的算法

针对Hopfield网络求解TSP问题时出现无效解和收敛性能差的问题,对约束条件能量函数进行改进,构造了一种求解TSP问题的遗传Hopfield神经网络算法,并与经典Hopfield神经网络求解TSP方法进行对比.实验结果表明,本文算法具有更好的整体求解性能.     

一种基于图论求解平面TSP问题的算法研究

TSP问题是一个典型的组合优化问题,具有重要的实际应用价值。本文提出一中基于图论的逐点扩圈算法用于解决平面TSP问题,并与模拟退火算法进行比较,从各方面证明了该算法的正确性与可行性。为解决TSP问题提供了一种新思路。     

求解TSP的新量子蚁群算法

鉴于蚁群算法（ACA）在求解TSP时表现出的优越性,以及量子进化算法（QEA）在求解组合优化问题时表现出的高效性,将ACA与QEA的算法思想进行融合,提出一种新的求解TSP的量子蚁群算法。该算法对各路径上的信息素进行量子比特编码,设计了一种新的信息素表示方式,即量子信息素;采用量子旋转门及最优路径对信息素进行更新,加快算法收敛速度;为了避免搜索陷入局部最优,设计了一种量子交叉策略,以改善种群信息结构。仿真实验结果表明了该算法具有较快的收敛速度和全局寻优能力,性能明显优于ACS。     

改进的遗传算法求解TSP问题

实际应用中经常用人工智能算法如遗传算法求解TSP等一类NP难题．针对原有的遗传算法在初始化种群随机性的缺陷以及在产生子代过程中无法保存最优个体的问题．给出基于贪心算法的种群初始化和交叉变异后最优个体保存算法相结合的改进遗传算法,并在VC＋＋平台上对该算法的实现过程进行动态演示。     

一种求解TSP问题的改进蚁群算法

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商(TSP)问题的改进蚁群算法。通过在基本蚁群算法中提出保留最优解和引入个体差异策略的改进方法,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞现象,提高了全局搜索能力和解的质量。TSPLIB的实例验证了该改进算法的有效性。