遗传算法在求解TSP问题上的应用

论述了遗传算法在编码表示和遗传算子等方面的应用情况,指出了常用编码方法的优点和缺点,并且结合TSP的运行实例详细分析了基本遗传算法对求解结果和求解效率的影响.简单说明了混合遗传算法在求解TSP问题中的应用并对遗传算法解决TSP问题的前景提出了展望.     

多种群自适应模拟退火遗传算法求解TSP问题

TSP问题是一个具有广泛应用背景和重要理论价值的组合优化NP难题。遗传算法是求解NP完全问题的一种方法。针对传统遗传算法求解TSP问题的不足,提出了一种多种群自适应模拟退火遗传算法,并给出了多种群分级、混合变异算子的设计。最后,对CHN31、ATT48和EIL51的TSP问题进行求解．仿真结果表明该改进遗传算法具有更好的收敛性,可以得到更好的最优解。     

一遗传算法求解 TSP 问题的研究

针对组合优化中的TSP问题,分析了遗传算法的特点,设计了遗传算法的编码、交叉、变异及进化逆转算子,克服了遗传算法容易出现局部收敛的现象,并使用Matlab实现了这一算法,将其应用于山东省17个城市的TSP问题,通过计算结果分析验证了该遗传算法的有效性。     

遗传算法求解TSP问题的研究

针对组合优化中的TSP问题,分析了遗传算法的特点,设计了遗传算法的编码、交叉、变异及进化逆转算子,克服了遗传算法容易出现局部收敛的现象,并使用Matlab实现了这一算法,将其应用于山东省17个城市的TSP问题,通过计算结果分析验证了该遗传算法的有效性。     

基于遗传算法求解TSP问题的算法设计

TSP是一个典型的组合优化问题,并且是一个NP难题,其可能的路径总数与城市数目n是成指数型增长的,所以一般很难精确地求出其最优解,因而寻找出有效的近似求解算法就具有重要的意义.现提出一种求解TSP问题比较有效的遗传算法,从其数学模型、遗传算子、评估函数、种群多样性等方面对算法进行了分析,结果表明提出的算法在求解TSP问题上是有效的.     

改进遗传算法求解TSP问题

遗传算法(GA)是由遗传进化理论指导的随机搜索寻优算法,传统GA的寻优能力与随机搜索能力之间存在着相互制约的关系,所以对地形极其复杂、极无规律的TSP的应用效果并不十分理想.通过利用互换启迪交叉算子加快局部搜索算法的收敛速度,利用模式增加修补算子防止算法早熟收敛,给出了一种求解TSP问题的新型遗传算法.仿真实验表明该算法是有效的和可行的.     

改进型遗传算法求解TSP问题

旅行商问题(TSP)是一个典型的NP难题,优化TSP求解问题有着重要的意义。遗传算法(GA)是解决这类问题的有效方法之一。标准遗传算法有一定的局限性,该文对遗传算法选择算子改进而引入了精英保留策略,保证选择的质量;在变异操作中采用自适应算法选择变异算子,提高变异质量和算法的搜索效果;在个体进化后再引入单向进化逆转操作,使子代继承亲代优质基因机会提高,提高算法搜索最优解的能力。经过国际公认的TSPLIB的实验数据的验证,优化后的遗传算法搜索最优解能力提高。     

用一种含正交设计交叉算子的遗传算法求解TSP

本文通过分析TSP问题的特征,结合正交设计的思想,引入了一个遗传算法中新的交叉算子用于TSP求解.对新算子的有效性进行了证明并且给出了具体的实现方案,同时通过TSP Lib上的测试样例将该交叉算子和传统的交叉算子进行了比较.比较结果表明了本文的新交叉策略具有更大的优势.     

求解TSP问题的几种算法比较

旅行售货商问题(简称TSP)是离散优化的一个经典的重要问题,对求解算法的研究非常重要。在介绍求解TSP问题的贪婪算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法的基本思想之后,提出了相应的算法。针对测试库的四个典型算例,用程序实现这些算法,对这些算法的运行时间和结果进行比较研究。结果表明贪婪算法短时间就可以得出解,禁忌搜索算法与遗传算法的效果相当,模拟退火算法比遗传算法的结果好。     

比赛项目排序问题的贪婪算子遗传算法

将比赛项目的排序问题转化为图论问题中的货郎担问题(TSP),利用TSP较为成熟的遗传算法进行求解。这样防止了搜索过程陷入局部最优。针对遗传算法收敛速度慢的特点,对遗传算法进行了改进,引入贪婪交叉算子来加快算法的收敛速度,得到冲突总人次数为8的优良结果。在对算法进行合理性分析时,从理论上论证了算法的优劣。     

一种改进的求解TSP问题的遗传算法

TSP问题是典型的NP难组合优化问题,而遗传算法是求解此类问题的一种方法。但遗传算法存在收敛速度慢和陷入局部最优的问题。针对上述问题并结合TSP的特点提出了一种改进的遗传算法,对传统遗传算法的各种操作与算子进行了优化与改进,较好地解决了种群多样性与算法收敛性的矛盾。实验结果表明,改进后的算法明显优于传统遗传算法,说明该算法具有良好的有效性与可行性。     

基于遗传算法的旅行商问题的研究

巡回旅行商问题(TSP)是一个组合优化方面的问题,已经成为测试组合优化新算法的标准问题。应用遗传算法解决TSP问题,首先对访问城市序列进行排列组合的方法编码,这保证了每个城市经过且只经过一次。接着生成初始种群,并计算适应度函数,即计算遍历所有城市的距离。然后用最优保存法确定选择算子,以保证优秀个体直接复制到下一代。采用有序交叉和倒置变异法确定交叉算子和变异算子。最后用MATLAB来实现算法,仿真后,观察路径,得出最终结果。     

改进遗传算法求解TSP问题的Matlab程序设计

本文用改进遗传算法求解TSP问题,编制了完整的Matlab程序予以仿真实现。程序中选择算子使用的是最佳个体保存与赌轮选择相结合的策略,文章最后分析了最佳个体保持比例对寻优效果的影响。     

一种利用混合优化算子求解旅行商问题的方法

利用遗传算法、社会群体优化算法和模拟退火算法等仿生类整体探索算法求解旅行商问题（TSP）,往往需要局部优化算子促进算法收敛。目前大多采用单一的n-opt算子而没有考虑利用其它算子或算子组合对旅行商路线进行优化。为此定义了P_Swap、FP_Swap和L_Swap等3个算子,在TSPLIB 数据集中选取18个实例,分别利用各个算子及组合对旅行商路线问题进行优化。对比分析结果显示,P_Swap算子的优化能力与2-opt算子相当,3个算子组合的优化能力明显强于2-opt算子,组合优化算法求得的最优解优于目前已知的大部分算法。     

遗传算法用于求解非线性方程组

本文采用自适应的遗传算子和自适应选取初始区间等技术,设计了基于实数编码的遗传算法,用于求解非线性方程组(含非线性方程)问题,本文的二个算例获得了较好的结果.     

基于二进制改进遗传算法的0_1背包问题求解方法

一般遗传算法求解0_1背包问题时,存在着搜索速度和求解质量之间的矛盾.针对此问题,文中在逆序算子、对偶算子和矩阵遗传算子的研究基础之上,将其进行组合应用,构造了一种基于二进制编码的改进遗传算法,用于求解0_1背包问题,保证了算法的全局收敛性.仿真实验结果表明,该求解方法具有良好搜索效率和求解质量.     

基于Hopfield网络的TSP路径优化研究

旅行商问题（Traveling Salesman Problem,简称TSP）可以被描述为：一名推销员必须遍访N个城市,N个城市之间距离为已知,并且每个城市推销员只能访问一次,最后必须回到始发城市。怎样安排推销员在这些城市间的访问顺序,从而求解出他的最短旅行路线总长度。组合优化问题中的一个典型就是旅行商问题,尤其是当N为很大数目时,计算量太大,常规方法无法完全进行求解。用常规方法和现有计算工具在繁杂的搜索空间中寻求最优解,实现起来存在着诸多的计算困难。为了解决计算困难这个问题,引入Hopfield网络的优化能力可以很轻松地解决这类问题。本文基于Hopfield网络求得经典组合优化问题（TSP）的最优解,开创了优化问题求解的新方法。     

基于改进遗传算法的背包问题求解

针对0-1背包问题的特点,设计了一种利用定义距较长模式的遗传算子,并提出采用该算子代替交叉算子的长模式遗传算法,该算法在约束条件的处理上结合贪心法,提高了搜索效率.最后的实例仿真,给出了传统遗传算法和长模式遗传算法计算结果的比较,证明了采用新算子的遗传算法在求解0-1背包问题时比基本遗传算法有更好的收敛性能和更少的时间花费.     

基于交叉算子改进的遗传算法求解TSP问题

遗传算法容易产生早熟现象以及局部寻优能力较差的缺陷。针对遗传算法的这一缺点,就遗传算法的交叉算子进行改进．并应用于求解旅行商问题。传统的交叉算子操作方法寻优效率低,并易陷入局部最优,就顺序交叉方法进行改进。改进后的交叉算子是在随机选择交叉区域和交叉片断长度后．对重复节点和前后节点的路径长度进行比较后,再删除路径长的重复节点,有效地提高了算法的寻优效率。优化了解的质量。为了验证算法的有效性,对TSPLIB库中的两个公共实际事例ei151和gr202以及安徽省17个城市的数据进行了仿真实验。结果表明改进后的算法是有效的．     

遗传算法求解旅行商问题的一个新方法

提出了利用遗传算法求解TSP问题的一个新方法,该方法采用二进制编码,并巧妙地设计了一种解码算法,不仅可以使得种群进化,而且扩大了搜索的空间。实验表明,比起传统的遗传算法,新方法的性能有显著改善。