应用LK算法求解旅行商问题的混合蚂蚁算法

目前求解TSP问题效果最好的混合算法是最大最小蚂蚁算法和局部搜索算法,文章通过对几种局部搜索的灵活运用,并结合改进的接受准则接受局部优化解,提出了一种高效的混合蚂蚁算法。算法前期使用3-opt这种简单高效的局部搜索的解初始化信息素矩阵,加快收敛速度,后期采用改进的Lin-Kernighan算法生成局部优化解然后依Metropolis接受准则概率接受,有效地避免陷入局部最优,理论分析和TSPLIB中部分实例仿真结果表明,此算法能比其他改进蚁群算法具有更多优越性。     

求解旅行商问题的混合蚂蚁算法

旅行商问题是一个经典的NP问题，文中给出了一个有效的求解旅行商问题的混合蚂蚁算法。算法设计了初始信息素量设置方案和信息素的更新方法，限制了蚂蚁转移的目标城市数，并使用2-Opt方法对路径进行优化。数据实验表明，该算法是有效的。     

求解旅行商问题的混合蚂蚁算法

旅行商问题是一个经典的NP问题,文中给出了一个有效的求解旅行商问题的混合蚂蚁算法。算法设计了初始信息素量设置方案和信息素的更新方法,限制了蚂蚁转移的目标城市数,并使用2-Opt方法对路径进行优化。数据实验表明,该算法是有效的。     

带固定半径近邻搜索3-opt的离散烟花算法求解旅行商问题

传统烟花算法求解大规模离散问题存在收敛速度慢、求解精度不高等问题.针对旅行商问题的特点,提出一种带固定半径近邻搜索3-opt的离散烟花算法.该算法基于基本烟花算法进行离散化改进,采用整数编码的路径表示方法来表示旅行商问题的解,对爆炸算子、高斯变异算子进行离散化操作策略设计.为了使算法具有较好的局部搜索能力,提出固定半径近邻搜索3-opt策略来提高算法精度和收敛速度,同时采用不检测标志策略提高算法效率.实验结果表明:该算法能有效地求解旅行商问题,其离散烟花算子在全局收敛能力、收敛精度、求解时间和稳定性等方面均优于传统烟花算子;基准测试算例的最优解平均误差率仅为0.002％,优于对比算法.     

旅行商问题研究及混合粒子群算法求解

定性地分析了基本粒子群算法,结合遗传算法思想,构造了3种杂交和4种变异运算法则,从而得到了12种混合粒子群算法,并采用14城市算例对其检验和分析。为进一步验证混合算法的性能,根据分析结果挑选了几种较优的混合算法用以解决中国34城市（CTSP）问题和kroC100问题,其中CTSP问题很快达到最优解,对kroC100问题该文提供的算法获得了一个比现有已知结果更好的结果。     

一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法

旅行商问题(TravellingSalesmanProblemTSP)是一个典型的组合优化难题,论文提出一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法。该算法结合遗传算法和2-opt邻域搜索优化技术,并针对旅行商问题的特点,提出K近邻点集以缩减搜索空间从而加快求解速度。基于典型实例的仿真结果表明,此算法的求解效率比较高。     

基于混合粒子群优化算法的旅行商问题求解

针对旅行商问题提出一种混合粒子群优化算法。为了增强算法的局部搜索能力,在粒子群优化算法中加入倒置、对换等局部搜索算法。利用遗传算法全局搜索能力强的特点对用粒子群优化算法求到的解进行优化,对全局最优路径通过消除交叉路径进行优化,以进一步提高混合算法的性能。仿真结果表明,中小规模旅行商问题能够在较少的代数内收敛到较满意解。     

改进的嵌套分区算法求解旅行商问题

嵌套分区算法是近年来提出的一种求解大规模优化问题的新型全局优化方法。介绍了嵌套分区算法（NPM）的基本思想,将其应用于求解旅行商问题。分析确定了嵌套分区算法各个算子的策略,提出了一种改进的嵌套分区算法。该算法采用加权抽样法求得初始最可能域,用全局数组记录下每个区域的历史最优解,用3-opt局部搜索算法改进每个区域解的质量。对TSPLIB中部分实例仿真结果表明,所提出的结合3-opt算法的改进嵌套分区算法在求解 TSP问题时可以获得高质量的解。     

求解旅行商问题的自适应蚁群算法

传统蚁群算法求解TSP问题,收敛速度慢,容易陷入局部最优。针对蚁群算法的不足,对算法加以改进,本文提出一种自适蚁群算法,在搜索初期,信息素挥发系数较大,使搜索速度加快;在迭代后期,信息素系数减小到一个恒定值,使算法转向精细寻优。仿真结果表明,改进的算法有较快的收敛速度和较高的精度。     

自适应混合粒子群优化算法求解大规模旅行商问题

基于随机搜索策略的改进增强型自探索粒子群优化算法难于获得大规模旅行商问题的高质量近似解。为此,引入变异和利用进化过程信息缩减问题规模等机制,提出自适应混合粒子群优化算法。进化搜索分多批次自适应进行,每个批次包括两个阶段。第一阶段,多次搜索获得多个不同的局部最优解,并记录于周游边结构中。第二阶段,学习记录的信息,获得多个关键边序列段,每个段归约为一个整体,以此重新初始化种群,并在其基础上进行下个批次的进化搜索。上述过程反复进行,直到在某第一阶段多次进化中都收敛于同一解为止。实验结果对比分析表明该算法能够获得比同类算法更高质量的近似解。     

求解旅行商问题的整体优先算法

针对欧几里德旅行商问题,提出了一种“整体优先”算法。该算法的基本思路是边构造边调整路径,在调整中采用了独创的逆向调整方法,避免算法陷入局部优化陷阱。理论分析和大量实验结果表明,该算法不仅时间复杂度和空间复杂度低,寻优能力也相当强,其综合性能超过目前的一些主流算法。     

基于汉明距离的改进粒子群算法求解旅行商问题

针对传统粒子群算法不适合求解离散型问题,提出一种基于汉明距离的改进粒子群算法。该算法保留了粒子群算法的基本思想和流程,并基于汉明距离为粒子定义了一种新型的速度表示。同时,为了使算法寻优能力更高、避免迭代过程陷入局部最优无法跳出,设计了2-opt和3-opt算子,结合随机贪婪规则,使求解质量更高、收敛更快。在算法后期,为了提高粒子在整体解空间中的全局搜索能力,采用一部分粒子重新生成的方式去重新探索解空间。为了验证算法的有效性,采用了众多旅行商问题（TSP）标准算例进行测试。实验结果表明,对于小规模TSP,该算法可以找到历史最优解;对于大规模TSP,如城市数在100以上的问题,也可以找到满意解,与已知最优解之间偏差度较小,通常在5%以内。     

求解旅行商问题的改进局部搜索混沌离散粒子群优化算法

针对基本离散粒子群优化(DPSO)算法收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于优秀系数的局部搜索混沌离散粒子群优化(ILCDPSO)算法并用于求解旅行商问题(TSP)。基于轮盘赌选择原理,给每段路径设定一个合理的优秀系数,以提高短边被选择的概率,从而有利于提高算法的寻优能力和收敛速度;为了进一步提高解的精确性,在算法机制中添加了局部搜索策略,通过调整每个城市在给定邻域内的城市路径,提高算法的局部搜索能力;另外,在算法的迭代公式中加入了混沌序列来提高粒子的随机性和多样性,增强了算法的全局搜索能力。最后用国际通用的TSP数据库(TSPLIB)中的若干经典实例对算法进行了测试,并与粒子群优化(PSO)算法、改进的PSO(IPSO)算法和混沌PSO(CPSO)算法等进行了比较。实验数据显示,在相同的实验条件下,与其他算法相比,ILCDPSO算法获得最优解的平均迭代次数较少且获得最优解的次数比例最高。研究结果表明,加入优秀系数后,ILCDPSO算法在收敛速度、全局寻优能力以及稳定性方面均优于其他算法。     

利用粒子滤波求解旅行商问题

针对现有优化算法求解旅行商问题(TSP)时容易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒子滤波的优化搜索算法,该算法将TSP最优路径的搜索过程看成是一个动态时变系统。阐述了利用粒子滤波求解TSP最优路径的基本思想,给出了该方法的具体实现步骤。为了增强算法跳出局部极值的能力,在采样过程中引入了遗传算法的交叉和变异操作来丰富样本的多样性。最后为了验证新算法的有效性,进行了仿真实验,结果表明基于粒子滤波的优化算法能够找到比其他优化算法更好的解。     

改进的求解TSP问题文化蚁群优化方法

在文化算法基础上提出了一种改进的用于求解TSP问题的蚁群优化算法。改进算法采用新的双层进化机制对文化算法的种群空间与信念空间进行了重新设计,用最大最小蚁群系统（MMAS）构建种群空间,在信念空间中对当前最优解进行改进的3-OPT交叉变换操作,由于采用了这种双层进化机制,种群空间获得了更高的进化效率。通过仿真实验结果表明,改进算法比传统的蚁群算法（ACO）、文化蚁群算法（CACS）效果更好,收敛速度更快,精确度更高。     

求解TSP的自适应优秀系数粒子群优化算法

针对基本离散粒子群优化（PSO）算法求解旅行售货商问题（TSP）时容易陷入局部最优解和早熟收敛的问题,提出了一种基于自适应优秀系数的粒子群（SECPSO）算法。为了提高算法的全局搜索能力,在已有工作的基础上,进一步利用启发式信息对静态的路径优秀系数进行修改,使之可根据解的搜索过程进行自适应动态调整;另外,为了进一步提高解的精确性和算法的收敛速度,添加了3-opt搜索机制,提高算法的局部搜索能力。利用Matlab进行了实验仿真,用国际通用的TSP数据库（TSPLIB）中的若干经典实例对算法性能进行了测试。实验结果表明,与其他几种算法相比,SECPSO算法在全局寻优能力和更快的收敛速度方面表现更优,是求解TSP问题的一种有潜力的智能算法。     

求解TSP问题的改进混合蛙跳算法

针对TSP问题的特点,设计了一种求解TSP问题的改进的混合蛙跳算法。该算法改进了子种群青蛙个体优化的方式,而不仅是对最坏个体进行优化,这种方式可以有效提高算法的收敛速度。提出了青蛙个体翻转时依赖于全局最优解的“导优”概率和依赖于子种群局部最优解的“导次优”概率,进一步提高了算法寻找最优解的能力。在多个TSPLIB上的实验结果表明,该算法是可行有效的。     

改进粒子群优化算法求解TSP问题

针对粒子群优化算法易陷入局部极值的缺点,提出一种改进粒子群算法,该算法借鉴贪婪算法的思想初始化种群,利用两个种群同时寻优,并将遗传算法中交叉和变异操作引入其中,实现种群间的信息共享。用14点TSP标准数据对算法性能进行了测试,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。     

TSP问题的禁忌模拟退火求解

提出了一种加入了禁忌表、并且采用了新的温度控制机制的用于求解TSP问题的模拟退火算法。新算法增加了搜索结束阶段进行“爬坡”移动的概率,吸收了禁忌搜索具有较强局部搜索能力的优点和模拟退火算法产生优质解的能力,并且对问题的依赖性低于传统的模拟退火算法。对标准的TSPLib中不同国家的城市数据进行测试的实验结果表明,新的算法比传统的模拟退火算法在求解TSP问题上有更快的收敛速度,在解的质量上也有一定程度的提高。     

旅行售货员问题的图论近似算法

讨论了旅行售货员问题和图论中的哈密顿回路之间的关系,在此基础上结合图论中关于完全图最短路径的近似算法得到旅行售货员问题的一种近似算法。通过分析及实例验证了所提出的算法的可行性及有效性。