用模拟退火算法求解TSP

货郎担问题,即TSP（Traveling Salesman Problem）,是一个组合优化问题。具有NPC计算复杂性。本文分析了模拟退火算法模型,研究了用模拟退火算法求解TSP算法的可行性,并给出了用模拟退火算法求解TSP问题的具体实现方法。     

回溯算法求解TSP问题的改进

回溯法构成的解空间树中存在着大量的重复解,降低了搜索的效率．该文在阐述回溯算法基本思想的基础上,运用解路径反转。找出其重复解,然后从解空间树中将其删除的方法对四溯算法加以改进,改进后的算法空间复杂度只有O（n）,并省掉了重复路径的权值计算,节省了搜索时间,提高了搜索效率．     

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。     

几种解决TSP问题的蚁群算法的性能研究

文章对解决TSP问题的几种蚁群算法模型的性能进行了比较,得出了蚁群算法中参数如何对性能产生影响的分析报告．     

基于改进蚁群算法的TSP问题研究

蚁群算法作为解决TSP中组合优化问题方案,其搜索路径能力较其它算法优异,但传统蚁群算法的选取策略较随机,导致进化速度慢。为了优化传统蚁群算法速度较慢、过早收敛以致停滞现象,针对概率选取公式随机搜索下一节点,以延缓其收敛速度。对信息素调节公式进行更新以提高蚁群的搜索能力。实验结果表明,改进算法在最短路径、平均路径和搜索最短路径时间上较蚁群算法提高很大,改进的蚁群算法能有效提高算法的收敛速度和搜索能力。     

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。     

参数P影响郭涛算法求解TSP问题的效率性研究

郭涛算法可以高效求解TSP,同时也可以很好地保持种群的多样性。首先定义了一种度量种群多样性的方法,然后通过分析参数P影响郭涛算法求解TSP问题的效率性,分析怎样得到一个合适的参数P。问题的研究背景是CHN144问题。     

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。     

改进蚁群算法在解决TSP问题中的应用

在已知静态环境的条件下,提出一种改进蚁群算法,用以解决基本蚁群算法的收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优解等问题。在传统蚁群算法的基础上,首先通过自适应改变挥发系数来使初始时刻的蚁群搜索能力加强、范围扩大,避免陷入局部最优解;其次将轮盘赌算子利用到状态转移规则中,有效地提高了解的质量和算法的收敛速度;最后通过精英选择操作,有效地提高了算法的全局搜索效率和收敛速度。通过对不同TSP实例仿真结果表明:改进后的蚁群算法在较少的迭代次数下得到的解非常接近问题的最优解,验证了该算法的可行性和有效性。     

模拟退火算法在TSP求解中的应用

模拟退火算法在处理全局优化、离散变量优化等困难问题中,具有传统优化算法无可比拟的优势。描述了模拟退火算法的原理及其基本框架结构,给出了用模拟退火算法求解TSP问题的具体实现方法,并分析说明了模拟退火算法的优缺点。     

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.     

凸包工作集TSP算法

TSP问题是一个NP完全问题,在现实生活中许多领域得到充分应用。通过对＂S计算几何＂中凸包算法分析,提出了一种最大凸包工作集规划TSP路径算法,能快速解决二维TSP问题。首先运用凸包算法构造城市的最大凸包工作集,将剩余城市节点根据隶属度大小加入到相应的凸包子工作集中。再应用最大凸包算法逐个划分凸包子工作集,直至子工作集中的尺度为2。最后依次访问每个子工作集头,得到TSP最短路径。实验结果表明,该算法能更快速地得到问题的近似最优解。     

凸包工作集TSP算法

TSP问题是一个NP完全问题,在现实生活中许多领域得到充分应用。通过对"S计算几何"中凸包算法分析,提出了一种最大凸包工作集规划TSP路径算法,能快速解决二维TSP问题。首先运用凸包算法构造城市的最大凸包工作集,将剩余城市节点根据隶属度大小加入到相应的凸包子工作集中。再应用最大凸包算法逐个划分凸包子工作集,直至子工作集中的尺度为2。最后依次访问每个子工作集头,得到TSP最短路径。实验结果表明,该算法能更快速地得到问题的近似最优解。     

改变罚函数求解TSP

通过设置障碍改变罚函数值，选择多条较优回路的公共边进入最优回路，再搜索最优回路的其余分支，利用分支定界法达到节省计算量的目的。     

APG算法在TSP优化中的应用

为解决蚁群算法（ACO）求解TSP收敛速度缓慢、易陷入局部最优的问题,提出一种基于蚁群的融合算法（APG）。首先在ACO的初始种群中引入精英策略,获得精英路径并构建精英可行解空间;其次引入PSO模型,令精英可行解作为PSO的初始种群,加入GA中的进化策略,使粒子与Gbest进行交叉操作,再使交叉操作后的粒子发生变异,得到第二次优化的可行解空间;最后更新ACO信息素,完成一次ACO优化迭代过程。通过APG在TSPLIB中不同实例的验证,结果表明,APG算法较其它路径优化算法能够得到更优路径。     

基于多目标的TSP模型在物流配送中的应用

本文以永州市为例,从配送中心的角度出发,以时间、费用、距离三个为参数指标,采用分支定界法建立多目标TSP模型,然后使用基于粒子群算法的满意度模型对其进行评价,得到了最佳运输线路的设计方案,为配送中心设计运输线路提供理论依据和实用参考价值。     

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.     

基于K-均值聚类的TSP演化算法

提出一种基于K-均值聚类的TSP演化算法。该算法利用K-均值聚类技术,将TSP分为一些简单的TSP问题。在寻求最短路径时,首先所有结点用其聚类中心去代替,以聚类中心为结点构造TSP演化算法;其次,对于每一聚类,可寻求其距前面的聚类和后面的聚类最近的两结点之间的最短距离,若其中的结点较多,则再次演化得到其最短路径,若结点较少,则可用warshall算法可得到最短路径;最后对获得的最短路径进行剪接操作,可得到其更优解。     

TSP问题的智能优化算法研究

智能优化算法比较常见的有模拟退火算法、遗传算法、人工鱼群算法、神经网络算法等。本文主要对前三种算法优化性能进行研究。首先介绍了三种算法的基本原理,然后总结了各自的优缺点并从原理和参数两个方面对三种算法进行了对比分析,以经典NP难题——TSP为例进行了仿真研究给出了未来针对TSP问题的研究重点。     

TSP的演化计算

给出了用Turbo C求解TSP的算法,介绍了演化计算的过程及特点.