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。     

遗传算法与TSP问题

本文提出用遗传算法解决旅行商问题。全文分三部分进行讨论：首先提出问题、分析问题，给出问题的解决方案，然后给出遗传算法在TSP中的应用及实现，最后探讨了遗传算法解决旅行商问题自身具备的特点。     

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。     

求解TSP问题的一种改进遗传算法

TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是基于生物进化论的一种全局优化搜索算法。文中针对TSP问题传统遗传算法的缺点,提出了一种改进的遗传算法,并且给出选择、交叉和变异操作的设计。最后,以该算法求解中国旅行商问题(C-TSP)为例,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。     

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。     

遗传算法在TSP问题上的应用

介绍TSP问题与遗传算法的基本特点与原理，讨论用遗传算法解决TSPM题的编码方面，适应度函数设计方面的采用的方法，以及遗传操作算子包括选择算子，交叉算子和变异算子的应用现状以及效果，总结了算法的改进发展的趋势，并对解决TSP问题的前景提出了展望     

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问题解决的遗传算法实现

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。文章首先对TSP问题和遗传算法基本原理进行了简单介绍,然后采用贪婪交叉算子和贪婪倒位变异算子改进基本遗传算法,详细给出了该算法的基本实现步骤和流程图．并且采用该算法对TSPLIB中3个典型问题进行了仿真实验,实验结果很理想。     

改进的遗传算法在TSP中的应用

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。     

不同遗传算子组合求解TSP问题的比较研究

为研究不同遗传算子在遗传算法中的寻优作用大小,引入了多种交叉算子和多种变异算子,并以求解TSP问题为例,用MATLAB编程实现了基于各种遗传算子组合的遗传算法。在深入分析与对比实验数据的基础上,探讨了各种遗传算子在寻优过程中的作用及效率。最后,把本文的研究与其他类似研究做了对比分析。     

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。     

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。     

求解TSP问题的单纯形与遗传算法的混合算法

提出一个求解TSP的算法,即用单纯形算法与遗传算法相结合的方法来进行路径得选取,以提高初始解质量,加快收敛速度,实验证明了算法的有效性。     

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。     

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。     

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.     

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。     

遗传算法求解WebGIS环境下的TSP问题

TSP问题茁物流配送、选址等领域普遍存在,是当前相关领域研究的热点问题。本文提出在WebGIS环境下,利用遗传算法表求解该问题．首先,针对WebGIS数据,以实际地标经纬度信息作为初始点,提取路网拓扑结构,然后使用遗传算法采求解哈密顿路开最终给出优化路径。实验结装表明提出的方法具有良好的实际应用效果。     

免疫算法在运输问题中的应用

运输问题是一种典型的组合优化问题。对以往免疫算法作了适当的改进,将其用于运输问题。通过数值实验将改进的免疫算法与遗传算法进行了对比,验证了该算法求解运输问题的有效性。     

蚁群算法在TSP问题中的应用及其优化研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。分析了蚁群算法的基本模型和算法在TSP问题中的实现方式,针对其缺陷对基本的蚁群算法进行了一定的改进。