基于求解TSP问题的ACA-GA-PSO算法

为了有效求解TSP问题,提出一种融合蚁群算法、遗传算法、粒子群优化算法思想的混合算法。该算法基于最大-最小蚁群系统框架,在选择下一个城市时采用局部搜索策略避免陷入局部最优,在每次循环结束时用演化交叉策略优化得到的全局最短路径,从而提高求解TSP问题的求解精度及收敛速度。TSPLIB中不同规模的TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性与可行性。     

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。     

一种改进的并行混合遗传算法在求解TSP问题中的应用

遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种基于自然群体遗传机制的有效搜索算法。由于它在搜索空间中同时考虑许多点,这样就减少了收敛于局部极小的可能,也增加了处理的并行性。因此,可以利用并行遗传算法(PGA)研究典型的组合优化实例-TSP问题(旅行商问题)的求解问题,提出一种改进的主从式并行混合遗传算法求解TSP问题。实验结果表明,该方法在解的精度和速度上优于以前的算法。     

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。     

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。     

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。     

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。     

用来求解TSP问题一种改进后的自适应蚁群算法

为了提高传统的蚂蚁算法求解的质量,本文对传统的蚁群算法中的信息素进行动态的自适应调整,提出了一种新的自适应蚂蚁算法。实验结果表明该算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的稳定性和收敛性。     

一种改进的蚁群算法及其在TSP问题中的检验

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法但是开始的时候信息素缺乏,收敛速度慢一直是蚁群算法的不足。针对该问题,提出加权蚁群算法,它利用传统蚁群算法最优路径的特点,对每个城市分别加权,然后从比较离散的点开始进行寻优。节省了在不可能构成最优路径上的计算时间,提高了运算速度。计算机仿真结果表明,该文算法改进了标准蚁群算法的效率和计算结果的质量。     

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。     

数学建模中地面搜救问题浅探

本文对任务进行分析有三种想法：采用哈密尔顿路线进行搜索;转化为一个单旅行商问题;采用“搜索、行进”循环的方式进行。     

求解TSP问题的蚁群算法改进探讨

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法.基于群体的协作与学习,该算法已经成功地解决诸如TSP问题等多种组合优化问题.本文提出了一种改进蚁群算法.该算法根据人工蚂蚁所获得解的情况,应用一种选择策略,从而使得算法跳离局部最优解,并采用局部搜索,以获得更好的优化解.通过仿真实验获得的结果表明,该算法对于蚁群算法具有较好的改进效果.     

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.     

旅行商问题求解算法综述

旅行商问题作为NP难题的典型代表,从诞生以来一直都是计算机算法理论研究的热点话题,各种针对该问题的算法层出不穷。对相关的代表性算法进行了介绍与总结,在分析各种算法的特点之后,提出了各类算法的改进方向,对旅行商问题的研究进行了展望。     

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。     

用回溯和概率相结合的算法讨论8皇后问题

8皇后问题是计算机算法设计领域里的经典问题。利用回溯算法和概率算法相结合的办法求解8皇后问题,通过实验分析第一次成功搜索到皇后位置的概率,以实验得出的数据为依据对现存的观点提出了质疑,并对实验数据进行了分析,肯定了本文数据的合理性。     

一种改进的万有引力搜索算法——TSP问题为例

本文旨在找到一种改进的万有引力搜索算法,快速准确解决组合优化问题,以最小旅行距离为目标的经典商人旅行问题为例,使用实数编码,并将连续数值区间的位置变量映射到离散的组合排序,即可行的旅行方案;为了有效地避免算法陷入局部最优解,使用模拟退火算法进行局部扩展搜索,进一步提高解的质量;最后通过仿真对比,得出结合模拟退火算法的万有引力搜索算法具有收敛速度快,精度高的特点这一结论。     

一种改进的万有引力搜索算法——TSP问题为例

本文旨在找到一种改进的万有引力搜索算法,快速准确解决组合优化问题,以最小旅行距离为目标的经典商人旅行问题为例,使用实数编码,并将连续数值区间的位置变量映射到离散的组合排序,即可行的旅行方案;为了有效地避免算法陷入局部最优解,使用模拟退火算法进行局部扩展搜索,进一步提高解的质量;最后通过仿真对比,得出结合模拟退火算法的万有引力搜索算法具有收敛速度快,精度高的特点这一结论。     

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。     

装箱问题近似算法的并行化研究

装箱问题（bi npacking problem）是一个著名的NP难解问题,其在工业生产及日常生活中有广泛的用途,具有重要的研究价值。本文首先对装箱问题进行了简要的介绍,然后描述了下次适应算法和调和装箱算法这两种一维装箱问题的近似算法及其并行化。