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.     

基于自适应继承策略的帝国竞争算法求解旅行商问题

针对帝国竞争算法在求解旅行商问题时局部搜索能力不强和容易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于自适应继承策略的帝国竞争算法.该算法采用自适应继承策略的启发式交叉算子、单点局部插入策略和固定邻域的2-opt算子来增强算法的局部优化能力,并加入帝国精英解集以保持种群的多样性.通过标准实例测试,验证了所提出的改进策略的优越性,与基于启发式交叉算子和帝国主义算法为框架的其他算法进行对比,实验结果表明,该算法求解中小规模的解旅行商问题具有较高的求解精度和较快的收敛速度.     

求解旅行商问题的探索—开发—跳跃策略单亲遗传算法

针对遗传算法求解旅行商问题(TSP)时容易早熟、收敛速度慢等问题,提出一种基于探索—开发—跳跃策略的单亲遗传算法(EDJS-PGA)。该算法将基因移位、倒序、交换三种算子组合构成探索策略,用于扩展解的搜索空间,增强算法全局搜索能力;再将logistic混沌映射和改良圈操作融合为一种混沌映射改良圈算子,用于增强算法的局部搜索能力,构成开发策略;最后针对种群中的同优个体设计了近邻变异算子,构成跳跃策略,增强了算法跳出局部最优解的能力,使其兼具个体变异、局部优化、防止早熟等多重作用。通过对18个TSP实例进行仿真实验,结果表明EDJS-PGA相较于传统单亲遗传算法具有更高的求解精度和收敛速度,且最优解偏差率和平均误差率均处于较低水平;与其他文献对比,EDJS-PGA具有更强的鲁棒性和求解效率。     

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。     

一种基于近邻策略求TSP问题的改进演化算法

针对贪心演化算法(GEA)在旅行商问题中存在的求解规模小、成功率低的缺点,引入Inver-over倒异算子、贪心算子,改进近邻优化、映射算子、变异算子等策略,提出一种新的改进演化算法来求解中等规模旅行商问题(TSP)。通过仿真实验,验证了该进化算法收敛速度快、求解成功率高的优点,稳定性也更好。     

求解旅行商问题的改进离散竞争进化算法

在分析竞争进化算法原理和特点的基础上,针对旅行商问题的求解,提出一种改进的离散竞争进化算法(IDCE),其中采取三项关键策略:根据个体适值排名计算变异次数、实施逆转子变异算子和并行贪心机制执行多次子变异,目的在于提高算法的全局搜索能力和单位时间内的进化效率.IDCE算法跟另两种离散竞争进化算法对于4个对称旅行商问题算例进行了性能对比,实验结果显示,在解的整体水平、最好解质量以及求解效率上,IDCE算法都优于另两种算法.     

融合模式搜索与人口迁移的优化算法

针对人口迁移算法存在的收敛速度慢、优化精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种融合模式搜索与人口迁移的优化算法。将模式搜索方法作为一种局部优化算子嵌入到人口迁移算法中,对人口迁移算法随机产生的点利用模式搜索方法进行局部优化。通过5个典型函数进行测试,结果表明,该算法收敛速度快、优化精度高,能有效求解全局优化问题。     

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。     

基于近邻牵引算子的离散黑猩猩优化算法

针对旅行商问题的特点,提出基于近邻牵引算子的离散黑猩猩优化算法.首先,引入优质片段的概念,并结合每个群组的最优个体设计其检索方法,以提高组内学习策略的效果,根据组合优化问题特点对黑猩猩群体的狩猎过程进行离散化表示;其次,通过组间交流机制消除部分个体路径交叉;最后,为了克服传统的邻域搜索算子收敛慢和搜索效率低的缺点,提出一种新的邻域搜索方式—–近邻牵引算子,其搜索目的更加明确、收敛更高效,并设计自适应概率扰动调控策略,以有效平衡算法的探索与开发.对30个TSP标准数据集进行实验,结果表明,所设计的离散黑猩猩优化算法求解质量高、收敛速度快,可以应用于组合优化问题求解.     

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。     

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.     

遗传算法的应用举例

遗传算法作为一种通用、高效的优化算法,已应用到工程计算的各个领域。该文首先简要阐述了遗传算法的基本原理和其操作步骤。同时为了验证其全局的寻优能力,采用MATLAB语言编制程序实现遗传算法对数值优化和旅行商问题的求解,需要说明的是这两类问题的程序编制和求解分别依赖于不同的已有遗传算法工具箱。为了便于说明遗传算法的优越性,分别将对数值优化和旅行商问题的计算结果与用局域搜索法和模拟退火得出的优化结果进行比较。比较结果表明,对于数值优化问题,遗传算法比局域搜索法具有更佳的寻优能力;对于旅行商问题的求解也能得到满意的结果。     

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问题的改进果蝇优化算法

基于求解TSP问题,提出一种改进果蝇优化算法（GFOA）,该算法结合TSP问题的特点,把果蝇优化算法的连续空间对应到离散规划,利用轮盘赌法初始化路径,并把遗传算法的交叉、变异操作应用于路径的寻优,同时利用C2Opt算子对局部最优路径进行优化,加快局部搜索能力和收敛速度。通过对13个TSPLIB 标准库的TSP算例进行仿真实验,实验结果表明,提出的算法在较小规模算例中能以较少的迭代次数和运行时间快速收敛到已知最优解,在较大规模算例中能接近理论最优解,具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。     

融合正弦余弦算法和精英算子的花授粉算法

针对花授粉算法（FPA）具有寻优精度较低,稳定性不高的问题,提出了一种融合正弦余弦算法和精英算子的花授粉算法（SCA-EFPA）。针对花授粉算法的局部授粉过程,授粉范围小且易陷入局部最优值的问题,利用正弦余弦算法的“局部开发”和“全局搜索”特性,并作简化改进后引入;针对其全局授粉过程,搜索范围较大且寻优精度低的问题,引入精英花粉算子以提高寻优精度并且进行变异和交叉操作以保持种群多样性。达到整个改进后的算法具有提高寻优精度的目的。选取多组标准测试函数来测试改进算法的各项性能。结果表明,与基本花授粉算法、粒子群算法和差分变异算法等相比,融合正弦余弦算法和精英算子的花授粉算法具有更高的寻优精度,更好的稳定性和收敛性。     

利用粒子群优化算法求解圆排列问题

针对已有算法搜索时间较长,且易于过早地收敛于非最优解的缺陷,利用粒子群优化算法给出了圆排列问题的求解方法.首先,在分析了圆排列问题与旅行商问题关系的基础上,将圆排列问题转化为旅行商问题,从而得到一个相应的组合优化问题.然后,利用粒子群优化算法进行了求解.接着,为了进一步提高算法的精度,文中给出了一种利用混合粒子群优化算法的方案.最后,在仿真实验中,与已有算法进行了比较,实验结果表明,文中所给方法是有效的.