遗传算法求解旅行商问题

旅行商问题是一个组合优化问题,具有重要的实际意义。而遗传算法是求解旅行商问题的典型算法之一。本文首先介绍了旅行商问题的定义以及它的研究背景、发展现状和常用算法。在此基础上,详细阐述了遗传算法原理。通过改进这些算子,改进了传统的遗传算法,提高了算法的效率,降低了它的时间及空间复杂度。本文使用路径总长度的倒数作为适应度函数,保证了解向着最优化方向发展。然后选择部分交叉算子来产生新个体,保证了迭代的效率。变异算子利用位点变异,使算法变得简单,易行。最后,使用MATLAB语言进行编程,解决了城市数目分别为15和25时的两个实际问题。通过对这两个问题的收敛速度的对比、分析,总结了遗传算法求解旅行商问题的特点。     

PSO-TSP问题综述

旅行商(TSP)问题是一个典型的NP难问题,作者以此为背景,叙述了近几年来研究人员改进粒子群优化算法求解非连续域的研究情况,并对将来的研究方向进行了预测。     

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。     

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。     

改进的二叉树编码遗传算法及其在多旅行商中的应用

为了解决多人旅行商问题,文章提出了一种基于二叉树编码的改进遗传算法。将多旅行商问题转化为等效的AOV图,并将其转化成二叉树,然后进行遍历编码,再用改进的遗传算子进行算法优化。该算法克服了一维编码的局限性,通过仿真实验验证了其有效性及比普通的一位编码遗传算法更高的执行效率。     

用并行回溯搜索算法求解TSP问题

对求解旅行商问题（TSP）的回溯搜索算法进行并行化的设计和改进,对该并行算法进行了详细描述。在MPI并行计算环境下应用该并行算法进行计算,求出了旅行商问题的最优解。实验结果表明,该并行算法适合求解小规模旅行商问题。     

基于蚁群算法的庐山最短旅游路径优化

缩短游线可抽象为旅行商问题。本文依照基本蚁群算法求解旅行商问题,再通过研究最大最小蚁群算法分析证明通过改进蚂蚁的路径选择机制和信息素更新机制,可有效提升算法性能。最后,本文将这种改进的蚁群算法应用到庐山TSP问题的求解中,得到一条经过庐山各景点一遍且仅一遍的最短旅游路线,希望能够为庐山旅游活动规划提供决策支持。     

基于TSP问题的远航程无人水下航行器路径规划研究

针对远航程无人水下航行器的路径规划问题,本文提出了一种基于旅行商(TSP)问题的路径规划的新方法。阐述了TSP问题的基本原理,并采用了模拟退火算法和遗传算法进行了仿真研究,获得较好的仿真结果。     

混合遗传算法解决单目标旅行商问题的研究

对混合遗传算法解决单目标旅行商问题进行研究,提出了一种基于对应连通子图交叉的混合遗传算法。本算法还包括初始种群的生成、适应度函数的计算、选择、变异、LK局部搜索和小生境操作。最后通过具体算例的实验和对比表明算法是有效的,在计算精度和速度上有较大提高。     

基于蚁群算法的快递派送最短路径选择

针对快递派送问题,提出了一种基于蚁群算法求解最短路径的方案。通过对旅行商问题的研究,将蚁群算法应用到快递派送问题上,解决了快递派送路线的先后顺序。结果表明,应用蚁群算法能够更好地求出快递派送的最短路径,提高了快递派送的效率。     

混合杂草遗传算法求解旅行商问题

针对旅行商问题,本文提出了一种混合杂草遗传算法,该算法分别引入入侵性杂草优化(IWO)算法的空间扩展思想和遗传算法(GA)的繁殖优化思想,提出城市节点邻序矩阵以及邻序选择概率矩阵对旅行上问题进行优化求解。仿真结果表明该算法具有更好的全局收敛性、收敛速度以及精度,对于杂草算法优化中易陷入局部收敛这一缺陷有明显改善。     

有路径均衡和时间窗约束的MTSP问题研究

基于最少旅行商数,旅行商间的路径平衡,遍历城市的时间窗等约束条件,建立数学模型,用改进的模拟退火算法,优化多旅行商遍历路径,该算法增加了记忆因子,记住最小的局部最优点,防止程序跳过全局最优点后跳不回来。通过仿真实例验证了该算法的可行性,且符合实时性的要求。     

一种改进的自适应蚁群算法求解TSP问题

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。     

旅行商问题概述

旅行商问题是组合优化的经典问题,应用广泛,而且长期以来被作为NP-complete问题的理想研究平台.文章介绍了旅行商问题的基础知识、应用,以及常用的求解方法.     

求解旅行商问题的生物地理学算法

对于求解旅行商问题,提出一种采用迁移算子和变异算子寻求最优解的新型生物地理学算法。通过仿真结果,验证了该算法的可行性和有效性。     

遗传编程与自动定义函数结合的研究及应用

本文根据在标准遗传编程中由于种群多样性对算法收敛特性的影响,引入了结合自动定义函数的方法,对标准遗传编程进行改进,从而得到更优的收敛性能和缩短运行时间。文中结合求路径最优化的旅行商问题来进行实际验证,结论得出改进的算法具有更好的收敛性能。     

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。     

多源点的旅行商问题的一种求解方法

针对特定的多源旅行商问题,给出了将其转化为单源旅行商问题的一种方法,并用改进的遗传算法加以解决,无论在理论研究还是实际应用中,都有一定的创新.     

求旅行商(TSP)问题的几种改进遗传算法的比较分析

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。     

混合遗传蚁群算法的改进及在TSP问题中的应用研究

蚁群算法(ACA)与遗传算法(GA)都属于仿生型优化算法,是解决组合优化问题的强有力工具,并都分别成功应用于旅行商问题(TSP)中.本文将两种算法进行融合,并给出了新的融合方式.实验结果表明,新的遗传蚁群混合算法有效地改进了算法的全局收敛性,并加快了收敛速度.