求解最小比率旅行商问题的离散蝙蝠算法

研究了以总路程与总收益之比为目标函数的最小比率旅行商问题,提出了求解该问题的离散蝙蝠算法。介绍了蝙蝠算法的基本思想,重新定义了位置与位置的减法操作算子、实数与位置的乘法操作算子以及速度与位置的加法操作算子,引入了城市子序列逆序策略来对线路进行局部搜索。给出了算法的具体实现方案,并通过仿真和比较实验验证算法的优化性能,实验结果表明该算法可以有效求解最小比率旅行商问题。     

最小比率旅行商(MRTSP)问题竞争决策算法

针对最小比率旅行商问题,利用竞争决策算法的通用模型,给出了一种基于竞争决策思想、能求对称型最小比率旅行商问题的快速求解方法,经过数据测试和验证,获得了较好的结果。     

平面选址问题的引力搜索算法求解

为求解平面选址问题,给出了一种基于引力搜索算法的求解方法。算法利用万有引力定律进行全局搜索,采用一种邻域搜索方法进行局部搜索,实现算法全局优化和局部优化的平衡。通过大量实验和与现有求解方法的比较,结果验证了算法的可行性和有效性。     

改进的麻雀搜索算法及其求解旅行商问题

旅行商问题(TSP)是经典的NP难问题,对该问题的研究从未停止,也得到了很多的近似求解算法,但每一种算法都各有特色,正因如此,对旅行商问题总有新的算法在提出.麻雀算法是新近提出的算法,本文对麻雀搜索算法(SSA)的原理、搜索策略以及算法的基本流程进行研究分析,针对SSA搜索接近全局最优时,种群的多样性减少,容易陷入局部...     

动态搜索算法求解时间依赖型旅行商问题研究

时间依赖型旅行商问题(TDTSP)是旅行商问题(TSP)的延伸.在该问题中,任意两节点间的旅行时间(成本)不仅取决于节点间的距离,还依赖于一天中具体时段或节点在哈密顿圈中所处的具体位置.对基于节点所处哈密顿圈中具体位置的TDTSP问题建立相应的数学模型,并提出求解该问题的动态搜索算法.通过实验仿真,验证了动态搜索算法优于目前在邻域搜索领域求解该问题最有效的动态规划启发式算法.     

求解旅行商问题的人工协同搜索算法

针对传统人工协同搜索（ACS）算法求解精度不高、收敛速度慢等问题,提出一种基于Sigmoid函数的反向人工协同搜索（SQACS）算法求解旅行商问题（TSP）。首先,利用Sigmoid函数构造比例因子,增强算法的全局搜索能力;其次,在变异阶段,加入差分进化（DE）算法的DE/rand/1变异策略,对当前种群进行二次变异,提高算法的计算精度和种群的多样性;最后,在算法后期的开发阶段,引入拟反向学习策略,进一步提高解的质量。对TSP测试库TSPLIB中的4个实例进行仿真实验,结果显示,SQACS算法在最短路径与花费时间上均优于麻雀搜索算法（SSA）、DE、阿基米德算法（AOA）等7种对比算法,并且具有良好的鲁棒性;与其他求解TSP的改进算法综合对比,SQACS算法也显示了良好的性能。实验结果表明,SQACS算法在求解小规模TSP时是有效的。     

最大最小目标的多旅行商问题求解

研究一类多旅行商问题,对所有旅行商所走的环路,寻求最大长度最小化.设计了一种新的局部搜索算子,该算子既能进行一条环路的优化,也能对两条环路进行重组优化,与现有的局部搜索算子相比,在计算成本相当的条件下,其寻优能力更好;以该算子为基础,提出了“搜索-选优-变异-搜索”的迭代策略,按此策略设计了竞争搜索算法.在公开的数据集上进行了实验,与近期文献相比,计算结果有所改进.     

MMAS-EC算法求解旅行商问题

针对蚁群算法在求解旅行商问题容易出现搜索精度不高的问题,提出一种结合排出算法的最大-最小蚁群系统算法（MMAS-EC）。算法采用全局寻优和局部搜索结合的策略,利用寻优效果较好的最大-最小蚁群系统指导全局搜索方向,同时引入排出算法来探索局部解空间,并采用2-opt操作减小了排出算法对初始位置的依赖,提高了解的稳定性。仿真实验表明：结合了排出算法的最大-最小蚁群系统算法与标准蚁群算法相比,在时间开销增加较小的情况下,取得了质量更高的解。     

中国旅行商问题的二叉树描述及其求解

中国旅行商问题是一个著名的组合优化问题.本文从该问题的描述方法着手,提出用二叉树表示该问题中所有城市的相互关系的观点,并详细介绍了这一方法的具体实现过程.在此基础上,本文说明了如何由树根至树叶求解中国旅行商问题.采用本文方法求得的结果优于许多文献所发表的结果,本文的方法对求解许多其它旅行商问题也取得了令人满意的结果.     

用MATLAB实现中国旅行商问题的求解

本文利用遗传算法的全局搜索能力进行组合优化问题求解，针对中国旅行商问题(CTSP)，设计一种大比例的优秀个体保护的大变异遗传算法，并使用MATLAB语言进行了实际的编程求解。编程中的各个模块分别实现了复制、交叉、变异等关键环节。用编制的程序快速求解出了满意的结果，用本文设计的大变异遗传算法的思路和编制程序是正确的，而且本文算法的求解速度是非常快的。     

一种求解TSP问题的改进禁忌搜索算法

禁忌搜索算法作为一种新兴的智能搜索算法,已被广泛应用于各类优化问题。本文综合解向量的分量变化和目标值变化,提出一种新的候选解和当前解选择策略,并用改进的新算法求解TSP问题。实验表明新的算法具有良好的性能。     

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TSP问题的拟人算法

基于贪心算法提出了一种改进的求解旅行商问题(TSP)的拟人算法.该算法采用邻域定义,主要思想是:给定一个所有城市的全排列,依此全排列的指挥用贪心算法生成一个回路.通过城市交换和城市序列平移,在当前的邻域中搜索比它更好的解,如能找到如此的解,则使之成为新的当前解,然后重复上述过程.在搜索的过程中,采取跳坑策略以跳出局部最...     

TSP问题的自适应进化算法

提出了一种 TSP问题的进化计算方法。此方法结合边自适应和边重组的进化过程处理方法 ,在本质上符合 TSP问题的求解的需要。本文给出了边适应性函数的数学模型 ,并且构造了一种易于实现的路径重组算法。对于 TSP问题的求解是一种新的见解     

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。     

一种求解旅行商问题的改进遗传算法

针对基本遗传算法存在容易"早熟",无法全局收敛的现象,设计了一种新交叉算子和变异算子,并在遗传算子构造中引入贪心控制策略.新算子的引入丰富了种群的多样性,提高了算法的全局搜索能力.实例仿真表明,改进遗传算法在迭代陷入局部最优时,能在较短的时间内跳出局部最优,继续寻找全局最优解.     

用于求解TSP问题的改进遗传算法

TSP问题是一个典型的组合优化问题,也是一个NP难题,一般很难精确地求出其最优解,因而找出有效的近似解算法具有重要意义。针对基本遗传算法在解决TSP问题时所存在的收敛速度慢、容易“早熟”的问题,在选择算子中引入选择因子,同时提出一种改进的交叉算子和基于种群相似度的更新策略。改进的交叉算子是先比较两个城市间距离再进行交换城市序号,因此加快了收敛的速度,而基于种群的相似度更新策略则在算法的后期可以有效地防止早熟。通过对实例144进行测试,证明该算法在解决该类问题上取得了较好的效果。     

面向旅行商问题的一种改进遗传算法

针对传统遗传算法解决组合优化领域的典型难题--旅行商问题时存在的缺陷与不足,对传统遗传算法加以改进.引入了种群熵和基因座多样性来测度种群的多样性,并利用求得的测度值修改了个体的适应度,达到了预期目的.还提出启发式交叉箅子、二分局部搜索、自适应遗传参数,使该算法在提高搜索效率与解质量方面取得了综合平衡.在算法的仿真和测试中,改进后的算法明显优于传统的遗传算法.这表明,该算法具有良好的可行性和实用性.     

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。