基于GA的MTSP问题实现

多旅行商问题(Multiple Traveling Salesperson Problem,简称MTSP)是讨论m位旅行商如何访问n座城市,要求每个城市都被访问,且仅被访问一次,求得所有旅行商经过的路径和最小。本文通过对MTSP特点的分析,依据遗传算法的基本思想,对编码和遗传算子进行合理选取。通过仿真表明,该优化方法能够取得较优解。     

基于混合算法的均衡路程MTSP研究

给出了MTSP的整数线性规划模型、分类,提出了均衡各旅行商访问路程和均衡各旅行商访问人数的多目标MTSP问题.针对均衡各旅行商访问路程的MTSP设计了相应的求解算法,求解算法为遗传算法和2-0pt的混合算法.给出了相应的示例和实验结果,并对实验结果的有效性进行了研究.     

一种改进遗传算法在旅行商(TSP)问题中的应用

遗传算法（GA）是一种基于自然群体遗传机制的高效搜索算法，由于它在搜索空间中同时考虑许多点。这样就减少了收敛于局极小的可能，同时也增加了处理的并行性。因此，可以利用遗传算法研究典型的组合优化实例－TSP问题的求解问题。本文采用了启发式三交叉算子并提出了一种全新的变异算子，使得收敛速度更快，能更有效的解决TSP问题。     

求解多目标旅行商问题的混合遗传算法

一般TSP问题是单目标的,只追求一个性能指标：所走路径最短。然而对于具体的TSP问题,实际中常常需要考虑：路程最短、时间最少、费用最省、风险最小等等多方面的因素。设计了贪婪的复合变异算子（GCM）,引入隔代爬山法算子来提高多目标TSP问题的搜索能力。实验结果表明该算法是有效的。     

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。     

用一种含启发式变异策略的遗传算法求解TSP

通过分析TSP问题的特征,结合以减少周游路线中交叉边为启发式信息,引入了一个遗传算法中新的变异策略用于TSP求解。对新策略的有效性进行了证明并且给出了具体的实现方案,同时通过TSP Lib上的测试样例将该启发式变异算子和另外两个传统的变异算子(插入式变异和交换式变异)进行了比较。比较结果表明了新变异策略具有更大的优势。     

基于遗传算法的多旅行商问题研究

针对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,用遗传算法优化,并提出了矩阵解码方法。对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。结果表明,该算法是有效的,适用于距离对称和非对称的多旅行商问题求解。     

一种较快的求解旅行商问题的演化算法

一种较快的求解旅行商问题的演化算法,应用该算法求解VLSI制造中一个与旅行商问题相关的实例和求解卡塔尔194个城市的最短巡回问题,都得到了高质量的解。     

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。     

融入遗传算法的混合蚁群算法

为了提高基本蚁群算法的收敛性能和全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一类融入遗传算法的混合蚁群算法.在每代进化中保留最优解和次优解的公共解集后引入遗传操中的交叉算子和变异算子进行运算.对优秀解公共解集的保留加快了算法收敛速度,引入交叉和变异扩大了解的搜索空间,提高了解的全局性.通过对TSP问题的仿真运算表明,融入遗传算法的蚁群算法在收敛速度和解的全局性上都有较大的改善.     

一种混合改进遗传算法的嵌套分区算法

提出一种混合改进遗传算法的嵌套分区算法用于求解旅行商问题。该算法首先使用加权抽样法产生初始最可能域,用全局数组保存每个区域的历史最优解,设计子域交叉算子和子域变异算子,并用改进的遗传算法搜索每个子域和裙域的最好解,然后对Lin-Kernighan算法进行改进,并且在搜索裙域中最好解时,对种群中优秀个体用改进的Lin-Kernighan算法进行优化。对TSPLIB中问题实例的仿真结果表明,所提出的混合改进遗传算法的嵌套分区算法在求解旅行商问题时可以获得高质量的解。     

基于MATLAB遗传算法优化工具箱的优化计算

采用Matlab语言编制的遗传算法工具箱（GAOT）可实现二进制编码和真值编码的模拟进化计算，此工具箱在遗传操作方面非常灵活。介绍了用遗传算法工具箱解决了连续优化问题和旅行商问题，并给出了两个实例。     

一种改进的遗传算法及其在旅行商问题中的应用

针对以往各种遗传算法解决旅行商问题（TSP）经常面临过早收敛问题,提出了一种改进的遗传算法,使得改进后的算法可以有效保持种群多样性,从而提高了算法的稳定性和准确性。应用于解决TSP问题,并通过编程测试将改进后的遗传算法和经典遗传算法作了对比。     

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。     

基于遗传算法求解TSP问题的一种算法

TSP问题是一个经典的NP难度的组合优化问题，遗传算法是求解TSP问题的有效方法之一。利用交换启发交叉算子实现局部搜索加快算法的收敛速度和利用变换变异算子维持群体的多样性防止算法早熟收敛，给出了一种求解TSP问题的遗传算法。仿真实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

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。     

改进遗传算法的路径规划研究

本文在遗传算法的基础上,对TSP问题进行了讨论,并对传统求解方法进行了改进,加入了贪婪算法,仿真结果说明了算法的有效性。并就同样是基于遗传算法的避障路径问题进行了探索。TSP系统广泛用于公交车交通线路安排、旅游景点行程安排等,具有较高的实用价值。     

基于矩阵编码的遗传算法研究

分析遗传算法求解矩阵函数的局限性,提出一种基于矩阵编码的遗传算法。定义该算法的选择算子、交叉算子、变异算子,编写各算子的Matlab函数,通过仿真求解二矩阵变量函数。实例证明,该算法能确保矩阵染色体的结构完整性,提高遗传算法的速度和寻优 精度。     

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。     

求解工作量平衡多旅行商问题的改进遗传算法

针对工作量平衡的多旅行商问题,提出了一种融合杂草算法繁殖机制和局部优化变异算子的改进遗传算法（Reproductive mechanism and Local optimization mutation operator based Genetic Algorithm,RLGA）。该算法利用入侵杂草优化算法中以适应度为基准的繁殖机制来产生种群并进行遗传操作,以此来提高算法的搜索效率;同时提出一种混合局部优化算子作为变异算子来提高算法的局部搜索能力,从而提高收敛精度。实验结果表明,RLGA在求解工作量平衡的多旅行商问题时可以快速收敛到较优解,并且求解精度得到了很大的提高。