求解旅行商问题的一个改进的遗传算法

利用遗传算法求解TSP问题,通常需要使用PCX,CX和OX等特殊的交叉算子以提高算法的运行效率。针对自然数编码的方式,提出一种改进的遗传算法,即改进传统的顺序交叉算子,进行不相同子排列顺序交叉,使子代继承父代中优秀的子排列,加快算法的收敛速度。另外,采用没有重复的稳态繁殖避免早熟。实验结果表明,此改进算法对于TSP和DHC问题均具有较好的性能。     

旅行商问题(TSP)的一种改进遗传算法

传统的序号编码遗传算法(GA)使用PMX、CX和OX等特殊的交叉算子，这些算子实施起来很麻烦。针对TSP问题的求解，提出了一种新的改进遗传算法：单亲进化遗传算法(PEGA)，PEGA是利用父体所提供的有效边的信息，使用保留最小边的方法进行个体的进化。与传统的遗传算法相比，PEGA算法弥补了它们的不足之处，简化了遗传算法。给出了PEGA算法的数值算例，仿真实验表明了该算法对于对称的TSP和非对称的TSP问题，都具有收敛速度快的特点，证明了该算法的有效性。     

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.     

基于遗传算法的TSP问题求解算法及其系统

TSP问题为组合优化中的经典的NP完全问题。针对这一问题,首先设计了基于遗传算法的求解算法,包括编码设计、适应度函数选择、终止条件设定、选择算子设定、交叉算子设定以及变异算子设定等,给出了基于遗传算法求解TSP问题的一般性流程,然后设计并实现了基于遗传算法的TSP问题求解系统,给出了求解系统的体系结构,并给出了求解系统基于Ja-va语言的实现机制,最后通过实验结果的分析,表明了算法具有较好的寻优性能,系统具有较好的实用性。     

求解TSP问题的一种改进的遗传算法

TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种理想方法。文章针对解决TSP问题,提出使用改进的遗传算法,即用浓度控制选择策略以保证群体的多样性,用贪婪交叉算子和启发式倒位变异算子来提高算法的收敛速度,较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾。算法的分析和测试表明,该文算法的改进是有效的。     

基于选择性集成的整数编码遗传算法及TSP问题求解

基于遗传算法的求解TSP(Traveling Salesman Problem)研究是近几年的研究热点.设计高效的遗传算法求解,有重要的理论意义和实用价值.本文考察了基于整数编码的遗传算法的选择算子、交叉算子、变异算子,运用选择性集成的思想,将几种算子集成,随进化的进程对交叉概率和变异概率做自适应调整,用Matlab编写遗传算法程序,求解中国31城市TSP问题,获得了优于目前同类工作的结果.     

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。     

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。     

求解TSP问题的一种混合遗传算法

文章针对TSP问题的特点,设计了一个求解TSP问题的混合遗传算法。该算法中设计了贪婪子路交叉算子,引入2OPT算子增强遗传算法的局部搜索能力,在选择算子设计中引入稳定状态选择机制。通过KroB100、pr136、pr144、kroB150、CHC144…问题的求解结果表明该遗传算法设计在求解TSP问题中是高效的。     

基于改进遗传算法的大规模TSP问题求解方案

TSP问题不仅描述旅行商周游城市的问题,也是许多工程领域中复杂问题的抽象形式,找到一种有效的TSP问题求解方案具有十分重要的意义。针对大规模TSP问题中最小回路代价的求解问题,提出一种基于遗传算法的大规模TSP问题的求解方案,采用分而治之的思想,并对传统遗传算法的初始化和遗传算子进行改进,提高了算法性能。多个数据集上的实验结果证明了提出的算法能够优化收敛结果,一定程度上解决过早收敛的问题。     

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。     

TSP问题的顺序插入交叉算子

针对TSP问题的特点,在遗传算法的交叉运算过程中设计了三角距离差函数作为评价标准,运用贪婪策略思想,提出了一种新的交叉算子:顺序插入交叉(OrderInsertCrossover,简称OIC)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,实例仿真验证了该算子的有效性。     

带杂交算子的蚁群算法

蚁群算法是一种由意大利学者Macro Dorigo等提出的新型模拟进化算法,它具有许多优良性质,因此被广泛用于求解组合优化问题。但基本蚁群算法有许多不足。特别是许多搜索速度慢,且容易陷入局部最优。该文针对这个问题提出了一种改进算法。该算法通过引入遗传算法中用到的杂交算子来改善蚁群,使其对应的问题的解更加优良,用改进算法求解TSP问题的结果表明改进算法是有效的。     

带有约束优化的遗传算法求解TSP

主要研究用遗传算法解决带有约束的TSP的方法。使用贪婪交叉算子、自适应变异算子和带有精英保留策略的选择算子相结合对基本遗传算法进行了改进,针对实际TSP中的约束条件讨论了罚方法在遗传算法中的应用,提出了自适应的惩罚函数,并将其与改进后的遗传算法相结合,解决了带有时间约束的TSP。通过对实验结果的比较分析,证明了该方法的可行性和有效性。     

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.     

一种基于遗传算法改进的粒子群优化算法

在研究标准粒子群算法和遗传算法的基础上,介绍一种加入遗传选择,交叉算子以及变异算子的扩展算法,以提高粒子群算法摆脱局部极值点的能力,并且算法具有较快的收敛能力。     

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。     

一种多染色体交叉的小生境遗传算法

生物进化一般只在两个个体间进行交配,传统的遗传算法也仅在两个染色体之间进行交叉操作。使用在三个以上的染色体进行交叉操作,并设计了多染色体交叉的算子。多染色体交叉算法可显著提高算法局部寻优能力和收敛速度,但由于收敛速度过快容易产生早熟现象。因此,设计了一种带子种群淘汰策略的小生境算法,可避免算法产生早熟现象。通过几种遗传算法的实验结果比较,证明多染色体交叉算法在多峰优化中的效果要优于传统遗传算法。