呼和浩特市城市大气TSP污染现状及防治对策研究

文章对呼和浩特市城市大气TSP污染现状进行了评价,对其1996年以来的污染变化状况及污染成因进行了详细研究和分析,采用了3年移动平均法对呼和浩特市TSP历史数据进行了平滑,构建了呼和浩特市城市TSP污染预测模型,并对2007年呼和浩特市城市TSP污染进行了预报,提出了消除呼和浩特市大气TSP污染的对策.     

TSP问题及其解法研究

TSP问题是实际当中经常遇到的一类经典NP--hard组合优化问题之一。文章分别从贪心方法、动态规划、回溯法、分枝一限界法,这四种经典算法设计方法入手,概述了各种设计方法的基本原理,提出了求解TSP问题的算法思想,并对算法进行分析。     

遗传算法求解TSP问题的实现与改进

旅行商问题（Traveling Salesman Problem,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（Genetic Algorithm,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。     

呼和浩特市市区大气总悬浮物微粒来源解析

文章以呼和活特市大气的重点污染物大气总悬浮物微粒（简称TSP）为研究对象,利用呼和浩特市环保局12年的监测资料,对呼和浩特市TSP污染进行了综合分析评价;并采用了美国CMB7软件为基础进行了汉化处理的R模式,对呼和浩特市大气TSP中的源强分布进行了计算和分析,得出了不同污染源对大气TSP浓度的贡献率,较好地实现TSP来源解析,提出了防治呼和浩特市大气污染的措施和建议。     

禁忌搜索算法及其在TSP问题中的应用研究

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。     

TSP问题的最优化研究及求解实例

本文首先描述了旅行商问题(简称TSP),介绍了TSP问题的发展历史,并提出了自己的观点,然后对基于模拟退火算法的神经网络求解TSP问题的具体技术线路进行了详细介绍,最后建立了一个求解TSP问题的实例模型,用C语言编制程序,给出了运行结果。     

面向TSP问题的免疫遗传算法研究

TSP问题作为NP难题的典型代表,计算机算法理论研究的热点,各种针对该问题的算法层出不穷。对近期出现的面向TSP问题的免疫遗传算法进行了介绍与总结,在分析了算法特点之后,提出了算法的改进方向,对TSP问题的研究进行了展望。     

一种改进的蚁群算法及其在复杂TSP问题上的应用

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.     

遗传算法在TSP问题中的应用

遗传算法是借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的全局的概率搜索算法,旅行商问题(TSP)是著名的NP问题,也是组合优化、计算机科学界经典的问题之一。本文简介了遗传算法的原理、设计方法和基本步骤,并着重用遗传算法对TSP问题进行近似求解。     

改进的TSP算法求解供应链一对多配送问题

TSP问题即旅游最优路线问题,是数学领域中著名问题之一.如今,把TSP用于解决物流行业中运输线路优化已成为一种新的趋向.针对TSP问题没有一种简便、统一的求解方法,提出了改进的TSP算法,即把问题转化为求解最小树和图中悬挂点的匹配问题,从而大大缩小了TSP问题解的搜索空间,降低了求解难度,得到一种改进的求解方法,解决了供应链一对多配送问题.     

基于改进蚁群算法的TSP问题解决

TSP（旅行商问题）是一个学术界广泛研究的问题,长期以来吸引了众多学者对其进行研究。在蚁群算法（ACA）的研究中,TSP同样起着重要的作用。首先对TSP问题和基本蚁群算法进行了介绍,然后改进了蚁群算法的状态转移概率公式和信息素更新策略,并且应用该改进蚁群算法对TSPLIB中的两个典型问题进行仿真,实验结果比较理想。     

TSP在学生项目实训中的应用

本文将软件过程改善和小组软件过程的理论知识、方法引入进来,在小组软件过程（TSP）的基础上提出了TSP的简化过程TSP—ST（Team Software Process—Student）,构建了开发过程模型,并将该模型应用到学生的项目实训中。TSP—ST的提出为本院学生的项目实训和毕业设计／实践提供了参考。     

重庆市大气总悬浮颗粒物来源解析

于2001至2002年在重庆市7个采样点采集了TSP，并收集了7类尘污染源的TSP样品。对受体和源样品进行无机元素、有机碳、元素碳及水溶性离子分析，得到受体和源成分谱，用CMB模型解析了重庆市大气TSP来源。结果发现：各源类对TSP贡献率为扬尘30%、建筑尘25%、煤烟尘18%、机动车尘10%、钢铁尘8%、其他9%。与1992年解析结果比较发现：从1992年到2002年重庆市主城区大气TSP来源发生了转变，从煤烟尘和钢铁尘为主的污染逐渐变成以建筑尘、扬尘、煤烟尘和机动车尘混合型的污染。     

蜂群算法在TSP问题上的应用及参数改进

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。     

基于eM-Plant的路径优化问题仿真研究

本文借助eM-plant软件对基本路径优化问题(TSP问题)进行了建模仿真,并结合爬山法对其进行优化处理。仿真结果表明,爬山算法可以经过多次迭代求出最优解,解决TSP问题。     

基于遗传算法的TSP问题研究

TSP问题是一个典型的NP完全问题。近年来,学者们尝试用多种算法来解决TSP产生的“组合爆炸”问题。其中,遗传算法因为其自身的优点,逐渐成为解决TSP问题的有效手段之一。在对TSP问题和遗传算法充分描述的基础上,利用遗传算法模拟TSP问题,并给出了计算机实现过程以及实验结果。     

TSP问题的人工鱼群解决方案

人工鱼群算法是目前提出的一种基于生物模型的优化算法,文章阐述了人工鱼群算法的相关知识,提出了TSP问题的人工鱼群算法的基本模型,并对采用人工鱼群算法模拟TSP问题的基本步骤进行了定性分析。     

石家庄市大气颗粒物污染特征研究

选取石家庄市6个点位,采用重量法进行大气中TSP、PM10、PM2.5的采样和分析,利用相关系数法对测定结果进行相关性分析,得到其相关系数。分析结果表明,石家庄市PM10和PM2.5污染严重,TSP与PM10和PM10与PM2.5有良好的线性关系,相关系数分别为0.9425和0.9119;PM10/TSP平均值为0.75,PM2.5/PM10平均值为0.56,细颗粒物污染严重。     

TSP超前地质预报及其在地铁施工中的应用

简要介绍了TSP超前地质预报系统的发展历程以及该技术在我国的应用现状和技术原理。结合大连市某地铁施工工程实际具体阐述了TSP的具体应用步骤,优缺点,以及在施工过程中应注意的事项。通过对TSP和地质雷达的具体勘测特点和实际得到的结果做出对比,得到了二者结合运用可以增加勘测准确性的结论。对以后TSP在实际工程中的应用以及与其他勘测设备的综合应用具有重要的指导意义。     

浅析分布式技术在旅行商问题中的应用

分布式技术是最近十来年才走入应用领域的一类技术思想,而TSP问题是有着一个多世纪的经典问题.本文介绍了TSP、分布式技术、蚁群算法,并简要得探讨了分布式技术与TSP问题的结合.