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.     

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．     

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。     

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。     

遗传算法编程求解TSP问题

利用基本遗传算法的思路解决旅行商问题,选择仍然采用轮盘选择方法;交叉算法采用一个启发式交叉算法,交叉位置随机,该算法以一定的概率生成一个比父代好的解,交叉概率取0.1;变异概率0.005。经多次运行,求得最优值。停止法则为循环最大遗传代数为止,另外如果30代解没有改进则停止。编程环境为Mat-lab6.5。     

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.     

解决TSP问题的一种改进遗传算法

TSP是一个典型的组合优化问题,也是一个NP难题,其可能的路径总数是随着城市数目n的增长而成几何型增长的,所以一般很难准确地求出其最优解,因而寻找出有效的近似求解算法就成了解决此问题的最佳方法。文章首先介绍了在初始化阶段经行改进的遗传方法。通过把改进方法同标准的遗传算法相比较,得出改进遗传算法在性能上有改进。最后,我们还分析了实验结果并提出了评价初始解优劣的一个指标函数——局部相似度函数,并给出了函数的具体表达式。     

遗传算法求解TSP问题的实现与改进

旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,简称TSP)已经被证明为NP难题。通过应用遗传算法求解TSP问题,给出了遗传算法中各算子的实现方法,并用遗传算法(GeneticAlgorithm,简称GA)和穷举法分别求解了15个城市的TSP问题,结果表明,遗传算法具有明显的优越性。引入模拟退火的思想对遗传算法的变异算子进行改进,并求解了50个城市的TSP,得到了满意的结果。     

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.     

遗传算法及其在TSP问题中的应用

遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的随机搜索算法;遗传算法目前已经在组合优化、机器学习和并行处理等领域得到了越来越广泛的应用;文章对遗传算法的理论与应用进行了一些研究和分析,介绍了遗传算法的理论,以及它在鸭P问题中的应用。     

一个求解有时限TSP问题的演化算法

为求出有时限TSP问题的最优解,文章采用基于演化计算的群体搜索技术,算法中引入了最差个体淘汰机制,将时限与每一条回路一起并入到适应函数中进行演化.实验表明,该算法能有效地找到全局最优解.     

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.     

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.     

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。     

基于遗传算法的n皇后问题求解

近代科学技术发展的显特点之一是生命科学与工程科学的相互交叉，相互渗透和相互促进。遗传算法的蓬勃发展正体现了学科发展的这一特征和趋势。本通过对n皇后问题的求解，深刻理解遗传算法的原理和对其改进的研究思路，将理论应用于实践；熟练掌握遗传算法的三种基本操作；选择，交叉，变异的基本原理；体会遗传算法的自然背景；并在实际编写程序中解决具体问题，分析理解遗传算法的可改进之处并尝试作出一些扩展。     

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。     

运用遗传算法求解TSP问题的探讨

通过对遗传编码方案的改进,克服了TSP问题中的数据冗余缺陷,使得搜索性能得到提高.将该遗传算法应用于实际TSP问题,计算结果证明了该遗传算法的有效性.     

遗传算法研究综述

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度有效的随机搜索算法.近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注.本文介绍了遗传算法的主要特点、基本原理及其设计步骤,并指出了相关的研究方向.