遗传算法的混合算子策略

在一般遗传算法中,求最优解时既可避免早熟收敛,又能提高收敛速度是困难的,因为算法中使用了单独一组交叉算子／变异算子。本文提出一种新的基于混合算子的遗传算法执行策略。在求解旅行商问题（TSP）中,为了提高局部搜索能力和收敛速度,给出了一种基于边重组的启发式交叉算子。仿真实验表明了这种算法的有效性。     

求解TSP的启发式顺序交叉算子

旅行商问题是经典的NP难组合优化问题之一.在用遗传算法求解旅行商问题时,顺序交叉算子是一种较为常用的遗传交叉算子.使用顺序交叉算子时的交叉点位置是随机指定的,不能反映关键遗传信息,导致算法执行效率较低.在顺序交叉算子的基础上,提出了一种启发式顺序交叉算子.该算子结合顺序交叉算子和启发式算法以得到双亲中交叉点位置,保留了双亲中关键的城市顺序信息.该算子改善了使用顺序交叉算子执行效率低的问题.实验结果表明了该算子的有效性.     

一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法

帝国竞争算法是一种已在连续优化问题上取得较好效果的新型社会政治算法. 为了使该算法更好地应用于离散型组合优化问题, 提出一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法. 在传统算法的基础上, 改变初始帝国的生成方式; 同化过程采取替换重建方式, 以提升求解质量; 革命过程中引入自适应变异算子, 以增强搜索能力; 殖民竞争过程中调整了殖民地分配方式; 算法加入帝国增强过程, 以加快寻化速度. 实验结果表明, 新型帝国竞争算法求解质量高、收敛速度快.

     

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.     

改进的遗传算法求解旅行商问题

提出一种解决旅行商问题的改进遗传算法.在传统遗传算法的基础上,引入贪婪算法进行种群初始化;从遗传进化代数和个体适应函数值两个方面实现遗传参数自适应调节,在加快寻优速度的同时防止寻优陷入局部最优;采用基于贪婪方法的启发式交叉算子优化交叉结果;对交叉前后的种群分别实施精英个体保留策略,保证最优基因结构得以延续.实验结果分析表明,改进的遗传算法可以在种群规模较小的情况下具有更可靠的寻优能力.     

求解TSP问题的改进遗传算法

旅行商问题(TSP)是遗传算法得以成功应用的典型问题.文章对遗传算法加以改进,提出了新的选择策略和交叉算子,并且引入了兄弟竞争的策略来加快收敛速度和全局搜索能力.把该算法应用在不同类型的TSP问题的求解上,表现出了比传统遗传算法更好的收敛性和计算效率.说明改进算法是有效的.     

求解全局优化问题的混合自适应正交遗传算法

提出了一种基于正交实验设计的混合自适应正交遗传算法(hybrid self-adaptive orthogonal genetic algorithm,简称HSOGA)以求解全局优化问题,此算法利用正交实验设计方法设计交叉算子,并提出一种自适应正交交叉算子.该自适应正交交叉算子根据父代个体的相似度自适应地调整正交表的因素个数和对父代个体进行因素分割的位置,生成具有代表性的子代个体,以更好地搜索空间.此外,新算法利用自适应正交交叉算子生成均匀分布的初始种群,以保证初始群体的多样性.同时引入了局部搜索策略以提高算法局部搜索能力和收敛速度.通过14个高维的Benchmark函数验证了算法的通用性和有效性.     

一种改进的TSP启发交叉算子

旅行商问题（TSP,Traveling Salesman Problem）是一种经典的NP组合优化问题。遗传算法在求解这类组合问题方面明显优于传统算法,同时也提出了许多求解较好路径的交叉算子。在对比分析唐立新提出的两种启发式交叉算法的基础上,提出了一种新的交叉算子。该算子通过判断父代的城市是否相邻来保存有效基因片断,通过加入一个移动的窗口来加快算法收敛。实验结果表明了该算子的有效性。     

引入启发信息的粒子群算法在低碳TSP中的应用

建立低碳旅行商问题的数学模型LCTSP,并验证了模型的有效性。提出一种基于问题启发信息的离散粒子群算法。根据距离和载重信息设计一种新型离散个体生成算子,该算子对个体自身采用多元变异策略,保持个体的“惯性”,同时采用贪婪交叉策略实现个体与个体极值和全局极值之间的信息交互;基于优先卸货信息对个体极值进行局部搜索,调整种群跟踪对象,以快速跳出局部最优;度量种群同化程度,利用点插法和2-Opt算子对全局极值进行精细化搜索,增强挖掘能力,提高搜索精度,降低种群同化速度。将所提算法与6种代表性算法应用于一组不同规模的低碳旅行商问题中,结果表明,所提算法具有更高的求解精度。     

一种求解旅行商问题的贪婪边重组交叉算子

提出了一种新的求解旅行商问题的贪婪边重组交叉算子。该交叉算子吸取了边重组交叉算子的优点,使得父代在进化过程中获得的优良的边能顺利地遗传给子代。同时,在边重组的过程中,该交叉算子引入所求旅行商问题的具体信息以指导新边的生成,从而该交叉算子具有贪婪特征。实验结果表明:对于简单的旅行商问题,贪婪边重组交叉算子能显著提高算法效率;对于大规模的旅行商问题,该交叉算子的效果也较理想。     

应用改进的遗传算法求解TSP问题

旅行商问题,也称货郎担问题,属于完全NP问题,而遗传算法在解决组合排列问题方面占有很重要的地位.针对TSP问题,提出了一种改进的遗传算法.利用交换启发交叉算子和可变交叉概率实现局部搜索,加快算法的收敛速度,利用变换变异算子和可变变异概率维持群体的多样性防止算法早熟收敛.Java仿真实验结果表明,改进后的算法明显优于传统的遗传算法,说明该算法具有良好的有效性和可行性.     

求解作业车间调度问题的混合帝国主义竞争算法

针对最小化最大完工时间的作业车间调度问题（JSP）,提出一种结合帝国主义竞争算法（ICA）和禁忌搜索（TS）算法的混合算法。混合算法以帝国主义竞争算法为基础,在同化操作中融入遗传算法中的杂交算子和变异算子,使算法全局搜索能力更强。为了克服帝国主义竞争算法局部搜索能力弱的缺点,引入禁忌搜索算法进一步优化同化操作后的后代。禁忌搜索算法采用混合邻域结构和新型选择策略,使得算法能够更有效地搜索邻域解。混合算法兼具全局搜索能力和局部搜索能力,通过对13个经典的Benchmark调度问题进行仿真测试,并与近年4种新型混合算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法求解Job Shop调度问题的有效性和稳定性。     

求解旅行商问题的离散型贝壳漫步优化算法*

提出基于离散型贝壳漫步优化算法(DMWO)的旅行商问题(TSP)求解算法.在DMWO的计算框架下构造TSP相应的评估函数及个体差异度量算子.针对离散型算法整体调整容易破坏已形成的较优路径问题,采用简单的2-opt算子进行局部调整,增强算法在求解TSP时的局部搜索能力.实验中采用多组不同规模的标准TSPLIB数据,对比同样采用2-opt算子的萤火虫优化算法和蚁群优化算法,DMWO在稳定性、解的准确性及所需的迭代次数等方面具有更好的性能.     

Genetic algorithm for the one-commodity pickup-and-delivery traveling salesman problem

In this paper, we proposed a genetic algorithm for the one-commodity pickup-and-delivery traveling salesman problem. In the proposed algorithm, we designed a new tour constructing heuristic to generate the initial population, and proposed a novel pheromone-based crossover operator that utilizes both local and global information to construct offspring. In addition, a local search procedure was embedded into the genetic algorithm to accelerate convergence. The proposed genetic algorithm was tested on benchmark instances with up to 500 customers, and the computational results show that it gives a faster and better convergence than existing heuristics.     

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。     

基于拥挤度的改进蚁群算法

针对蚁群算法在求解旅行商问题时收敛时间长,且易陷入局部最优状态的缺陷,提出一种基于拥挤度的动态信息素蚁群优化策略。该算法引入静态拥挤度和动态拥挤度算子,主动提前预防停滞现象。将拥挤度与状态转移规则相结合,使蚁群状态实时跟随路径搜索情况而改变,提高蚁群自适应能力。针对蚁群路径搜索情况,加入邻域搜索优化规则,缩小搜索区域,结合2-opt局部优化策略,加快蚁群收敛速度。仿真结果表明,本算法既有较高的搜索效率又有较强的全局搜索能力。对比其他优化算法,无论是求解质量、稳定性还是收敛速度都能达到令人满意的效果。     

求解TSP问题的一种改进的+进制MIMIC算法

十进制MIMIC算法是基于MIMIC二进制编码算法思想的可用来求解TSP的离散分布估计算法。着重考虑该算法在较大规模TSP问题上的算法缺陷,对其编码方式和概率模型进行了改进,提出了新的个体生成策略,在初始化种群阶段使用了贪心算法,在进化过程中引入了杂交算子、变异算子、映射算子、优化算子等演化算子,采用了动态调整方法来确定优势群体的规模。以上改进使得算法在小种群解大规模TSP问题的情况下仍可保持种群的多样性。实验结果表明,改进算法在求解规模、求解质量和寻优速度上都有明显提高。