旅行商问题的动态顺序插入交叉算子的研究

针对旅行商（TSP）问题的特点,在遗传算法的交叉过程中对边的邻接状况采用了新的评价标准,结合顺序交叉算子和贪婪策略设计提出了一种新的交叉算子：动态顺序插入交叉（DOIC）算子。该算子有效地利用了局部信息,并且能很好地继承父代优秀的基因段,实例仿真表明了该算子的有效性。     

多亲交叉遗传算法及其在旅行商问题中的应用

针对传统遗传算法早熟收敛的缺点,提出多亲交叉遗传算法。与贪婪交叉算子相比,该交叉算子能够有效保留父代优质个体特征,维持群体多样性,同时能够很好地平衡深度搜索与广度搜索。基于旅行商问题的仿真测试表明了多亲交叉遗传算法的有效性。     

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.     

基于GA的MTSP问题的研究

目前对于旅行商问题的研究已经到了一个比较成熟的阶段,但是对于多旅行商问题的研究还相对较少。文章针对使所有旅行商路程尽可能平均（即所有旅行商路程的最大值最小）,且所有旅行商的总路程最小的一类多旅行商问题进行研究,通过三交换启发式交叉算子,变换变异算子和矩阵解码方法来优化简单的遗传算法。最后通过仿真试验,验证了该算法的有效性和可行性。     

基于混合遗传算法的热轧生产调度优化方法

热轧生产调度是一个复杂的约束组合优化问题,其生产约束包括连续轧制板坯的宽度、厚度和硬度跳变要求,轧制单元的最大长度,产品库存及交货期等.基于多旅行商模型,建立了热轧生产批量调度问题的优化模型,并提出一种混合遗传算法(遗传算法、局部搜索)求解该问题.通过应用串行边重组和并行边重组的遗传交叉算子,算法在优化过程中可以很好地处理调度约束.针对工业数据的仿真结果证明该调度模型和混合遗传算法的并行求解策略可以有效地解决热轧生产批量调度问题.     

基于混合遗传算法的热轧生产调度优化方法

热轧生产调度是一个复杂的约束组合优化问题，其生产约束包括连续轧制板坯的宽度、厚度和硬度跳变要求，轧制单元的最大长度，产品库存及交货期等。基于多旅行商模型，建立了热轧生产批量调度问题的优化模型，并提出一种混合遗传算法（遗传算法、局部搜索）求解该问题。通过应用串行边重组和并行边重组的遗传交叉算子，算法在优化过程中可以很好地处理调度约束。针对工业数据的仿真结果证明该调度模型和混合遗传算法的并行求解策略可以有效地解决热轧生产批量调度问题。     

一种基于分层模型的TSP构建算法

提出了一种新算法,有效地减少了最近邻域法和贪婪算法在构建旅行商问题可行解过程中引入不合理长边的问题。该算法先借助一种由伪凸包算子所得到的分层模型对旅行商问题中的城市分布进行分析,之后通过将分层模型中相对外层的点逐个添加到内层的规则得到可行解。借助仿真实验求解TSPLIB标准库中的40实例,并与最近邻域法和贪婪算法进行对比,结果表明分层融合算法具有更高的精度,其平均求解质量达到8.47%。     

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。     

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。     

Development of a novel crossover of hybrid genetic algorithms for large-scale traveling salesman problems

This article proposes a novel crossover operator of hybrid genetic algorithms (HGAs) with a Lin-Kernighan (LK) heuristic for solving large-scale traveling salesman problems (TSPs). The proposed crossover, tentatively named sub-tour recombination crossover (SRX), collects many short sub-tours from both parents under some set of rules, and reconnects them to construct a new tour of the TSP. The method is evaluated from the viewpoint of tour quality and CPU time for ten well-known benchmarks, e.g., dj38, qa194, …, ch71009.tsp, in the TSP website of the Georgia Institute of Technology. We compare the SRX with three conventional crossover operators, a variant of the maximal preservative crossover operator (MPX3), a variant of the greedy sub-tour crossover operator (GSX2), and a variant of the edge recombination crossover operator (ERX6), and show that the SRX succeeded in finding a better solution and running faster than the conventional methods mentioned above.     

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的交配算子设计策略

旅行商问题(TSP)是一类典型的NP完全问题,遗传算法(GA)是求解这类问题的常用方法之一.由于该问题的解是一种特殊的序列,一些典型的GA交配方法在求解该问题时的性能并不理想.通过多次对比两种常用的GA交配方法与3种专门为TSP作优化的交配方法,总结了一种对旅行商问题的交配算子的设计策略,即注重对双亲的边继承以及加入适当的贪心控制策略.通过对Gr17、Oliver30、Eil51、Eil76和Krob100等测试数据进行实验,证明了在该策略的指导下改进的两种交配算子具有更好的表现.     

基于递阶遗传算法的多旅行商问题优化*

旅行商问题是一个经典的NP问题,对多人旅行商问题的求解则更具有意义。为了解决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,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题无须设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。     

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。     

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.     

基于遗传算法的一类多旅行商问题研究

旅行商问题是一个经典的NP完全问题,对多人旅行商问题的求解则更具有意义。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,而对所有旅行商路径最大值最小的多旅行商一类问题研究的相对较少。针对所有旅行商路径最大值最小的多旅行商一类问题,用遗传算法优化,并且提出了矩阵解码方法。该方法适于距离对称和非对称的多旅行商问题求解。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。