小生境伪并行遗传算法在全自主移动机器人路径规划中的应用

1IntroductionPath planning of autonomous mobile robot is pivotaltechnique for machine intelligence,which ai ms to finda non-collision path frominitial position to objectiveposition according to evaluation functions in anobstacle space[1].It can be described as travelersalesman problem(TSP),a typical combinationopti mization problem,which belongs to the well-known NP-hard opti mization[2].The mathematicaldefinition can be regarded as a mapG=(V,E),where eachlinee∈Ehas a nonnegative powerω(…     

TSP在隧道超前地质预报中的应用

本文以TSP-203为例,对TSP系统的基本原理、主要组成、技术特点、仪器参数以及数据的处理方法进行了介绍,并列举了工程实例对TSP的评价方法进行了说明,最后对TSP的应用进行了总结。     

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。     

遗传算法应用

文章从遗传算法的理论基础出发,阐述了遗传算法的特点与基本原理.通过利用遗传算法解决旅行推销的问题实例,描述了遗传算法对于求解复杂优化问题的优势.     

倒排文档压缩技巧d-gaps的改进——文档标识号重置法

倒排文档是信息检索系统中最普遍使用的索引机制,而索引文件的压缩能大大提高检索速度和节约磁盘空间。倒排文件压缩的传统做法是文档(标识号)间距法（d-gaps）。然而，剧烈变化的间距值并不能被著名的前缀自由代码有效编码压缩。为了使间距值得到有效的压缩，本文设计了一个文档标识号重置法。模拟试验表明能更有效压缩d-gaps倒排文档。     

TSP基于矩阵编码的改进遗传算法F

对于TSP,常用的编码方式有两种：城市次序编码和边编码,都会产生大量非法个体。采用矩阵变异的遗传算法将传统遗传算法边编码产生的大量无法处理的非法个体转化成合法个体,保证了个体的多样性,扩大了解的搜索空间,实验结果表明优于传统的遗传算法。     

解决TSP问题的一种改进遗传算法

TSP是一个典型的组合优化问题,也是一个NP难题,其可能的路径总数是随着城市数目n的增长而成几何型增长的,所以一般很难准确地求出其最优解,因而寻找出有效的近似求解算法就成了解决此问题的最佳方法。文章首先介绍了在初始化阶段经行改进的遗传方法。通过把改进方法同标准的遗传算法相比较,得出改进遗传算法在性能上有改进。最后,我们还分析了实验结果并提出了评价初始解优劣的一个指标函数——局部相似度函数,并给出了函数的具体表达式。     

解决TSP问题的一种新算法

TSP是一个组合优化方面的问题。本文提出一种单机运行的多线程演化算法。多线程演化算法也是并行演化算法的一种,多线程演化算法运行在单机上,计算能力不足以同其它的并行演化算法相提并论。但由于该算法中的多个线程拥有公共的内存空间,所以它和其它种类的并行演化算法相比具有通讯便利的优势。因此,编写该多线程演化算法时重点放在设计合理的通讯步骤上,在各个演化线程之间采用了大量的通讯。经实验测试,该多线程演化算法比分布式算法有更好的解。     

一种基于TSP问题的启发式搜索算法研究

旅行推销员问题(TSP问题)是算法研究的经典问题,该问题属于典型的NP难题。研究解决此问题尽可能少计算时间的算法具有重要意义。本文通过研究一种启发式搜索算法,把TSP问题的矩阵通过一种启发式准则约简和搜索,尽量地简少了搜索的范围。     

JAVA教学中软件工程思想的培养

由于JAVA语言具有面向对象的众多优点,在其教学过程中培养学生的软件工程素质非常适宜。本文 分析了在JAVA教学中培养学生软件工程思想的可行性,并介绍了具体的操作方式和方法。