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蚁群算法是一种新型高效的启发式优化算法,在解决优化组合问题特别是TSP求解问题上具有很高效率.本文在分析了蚁群算法的基本原理和工作机制的基础上,从信息素的更新改进实现对节点重复率的控制,并通过仿真实验实现相关参数的最优选择.实验证明,改进算法可以有效地减少蚂蚁行走的盲目性,提高了蚁群算法在迭代过程中更新TSP最优解的能力. 相似文献
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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。 相似文献
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以简单TSP问题为例描述了传统蚁群算法过程,提出了其存在的问题及解决该问题的方法.提出了复杂TSP问题的定义,结合改进后的蚁群算法提出了解决复杂TSP问题的方法.通过实验表明,改进后的蚁群算法能够用于解决复杂TSP问题. 相似文献
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蜂群算法在TSP问题上的应用及参数改进 总被引:2,自引:0,他引:2
在分析蜜蜂采蜜原理和蜂群算法模型的基础上,本文提出了一种适于组合优化问题应用的改进蜂群算法,将其应用在TSP问题的求解上,并对其重要参数limit的求解方法进行了改进。在TSP LIB上的仿真实验结果表明,改进算法全局搜索能力强,有较好的发现最优解的能力。 相似文献
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TSP问题是一类典型的NP完全问题,禁忌搜索算法是解决此类问题的智能优化方法之一。文章在研究了禁忌搜索算法的基本原理和算法步骤的基础上,建立了求解TSP问题的数学模型,设计了一个求解TSP问题的禁忌搜索算法程序,并进行了实验测试,实验结果表明,禁忌搜索算法能够有效地解决TSP问题。 相似文献
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分析了遗传算法和模拟算法的主要优缺点,提出一种用于求解旅行商问题(TSP)的改进遗传算法,该算法有效地将遗传算法和模拟退火算法相结合,在很大程度上缩短了算法的搜索时间;利用MATLAB对多种TSP问题进行仿真研究,实验结果证明了改进的遗传算法的有效性。 相似文献
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针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商(TSP)问题的改进的自适应蚁群算法。 相似文献
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介绍了一种求解复杂组合优化问题的新型的模拟进化算法——蚁群算法。阐述了该算法的基本原理、模型以及实现过程,并且介绍了蚁群算法在TSP问题、二次分配问题、车间作业调度问题、大规模集成电路综合布线以及车辆路径问题等组合优化问题中的应用思路。 相似文献
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对混合蛙跳算法优化机制的进行分析,设计了一种求解TSP问题的混合蛙跳算法。针对混合蛙跳算法容易早熟的缺陷,算法首先根据种群的适应度确定初始蛙群的位置,其次设计了模因组选择青蛙的概率公式,并对模因组中最差的青蛙个体进行更新,最后,对参数的设置做了分析。针对TSP的实验结果表明,该算法在求解精度上取得了良好的效果。 相似文献
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对"互联网+"物流信息安全管理的用户行为路径进行优化研究,希望通过显性化的特征值来揭示物流信息安全管理的风险程度。通过构建供应链模型,采用TSP算法求解供应链上的物流业务最短路径,认为无论节点的用户行为如何表现,其物流业务运作必然依托原有的供应链最短路径结构开展。以物流信息安全管理背后的用户行为为载体对象,构建变异的用户行为熵TSP模型。将网络的信息安全问题抽象为求不重复连接所有节点用户熵值的最短路径,在此基础上,对用户行为路径进行仿真优化,并得出相关的结论。 相似文献
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随着现代科技的发展,待研究问题的规模与难度越来越大,单一的算法已经不能很好地解决问题。本文在阅读了大量关于混合遗传算法论文的基础上,总结了三种能够比较有效地求解旅行商(TSP)问题的改进型遗传算法,并阐述了它们的基本思想以及操作步骤。最后指出了它们的优缺点和今后的研究方向。 相似文献
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随着网络教育资源的增长,慕课在众多产品中脱颖而出,并迅速成为互联网教育的关注焦点。慕课是互联网教育发展之必然趋势,回首过去,慕课经历了类型从单一到多样、从规模建设到质量提升,以及评价从经验到科学的发展演变。展望未来,慕课发展有三大路向,即定位明朗化,承担高等教育的部分职能;部分课程收费合理化,企业投资成普遍趋势以及课程交互性能提升,完成率的问题有所缓解。 相似文献