退火单亲遗传算法求解随机需求VRP问题

为了有效求解随机需求的车辆路径问题,在单亲遗传算法中加入模拟退火选择操作,构建了退火单亲遗传算法;并实现了以虚拟自然数代表中心点,可直接利用求解随机需求VRP问题的有效遗传算子。在选择操作中,采用三复本锦标选择的方式,保持了种群的多样性。计算结果表明,该方法可有效求解随机需求车辆路径问题,算法的搜索效率、收敛概率均得到大幅度提高,取得了比一般遗传算法更优的结果。     

遗传算法求解TSP问题的MATLAB实现

以遗传算法求解旅行商问题（TSP）为例,提出一种改进的交叉和变异算子,深入讨论了各个遗传算子的程序实现,并给出其算子的MATLAB程序编码,最后用5个城市的非对称TSP进行仿真分析.结果表明,改进的算法比传统算法收敛速度更快,适应值更优,说明改进算法是有效的,证实TSP问题是遗传算法得以成功应用的典型例子.     

单亲遗传算法及其应用研究

针对传统遗传算法（ＴＧＡ）在求解组合优化问题方面存在的不足,提出一种单亲遗传算法（ＰＧＡ）。ＰＧＡ不使用ＴＧＡ常用的交叉算子,而是通过基因换位算子隐含交叉算子的功能来实现进化操作,简化了遗传操作过程,并且不要求初始群体具有广泛多样性,不存在“早熟收敛”问题,仿真结果表明这种算法是有效的。     

基于退火单亲遗传算法的压气机叶片排序算法

提出了一种利用退火单亲遗传算法对压气机叶片按设计要求进行排序的算法.退火单亲遗传算法不仅引入两代竞争模拟退火选择操作,同时将倒位算子和插入算子相结合,并加入保优操作,使搜索效率、收敛速度都得蛰大幅提高.     

改进的遗传模拟退火算法在TSP中的应用

在介绍遗传算法和模拟退火算法的理论基础上，分析遗传算法和模拟退火算法的主要优缺点，提出了一种改进的遗传模拟退火算法。结合两种算法的优点，对其中的复制、交叉、变异操作进行了改进，并将该算法应用于TSP问题的求解之中。最后给出用该算法求解TSP问题的具体实现过程，并进行仿真实验，验证了该算法的有效性。     

改进遗传交叉算子求解TSP问题

遗传算法中的交叉算子最根本的作用就是要使子代继承父代的优秀基因。本文着重考虑了用遗传算法求解TSP问题中遇到的交叉算子，根据TSP问题的特点，构造出一种能很好继承父代优秀基因的交叉算子；实例计算表明该算法收敛速度快，从而可以进一步改善遗传算法的性能。     

基于人工蜂群算法的TSP仿真

针对标准蚁群算法求解的旅行商问题(TSP)存在收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,将求解组合优化问题的过程转化为蜜蜂群寻找优良蜜源的过程,并分析了人工蜂群算法及3种基本算法模型,3种引领因子更新策略,讨论了转移因子动态更新公式及状态转移公式,研究了利用该算法求解TSP问题的具体步骤,通过典型的TSP实例进行了仿真实验,结果表明该算法能够克服早熟现象,迭代次数少,收敛速度快,通用性强,比标准蚁群算法具有一定优势.     

求解TSP问题的一种基于信息素的遗传交叉算子

提出了求解TSP问题的一种新的基于信息素的遗传交叉算子,并对算子构造子个体的过程进行了实验分析. 在生成子个体时,基于信息素的遗传交叉算子不仅能够利用包括边长度和邻接关系在内的局部信息,还可以利用以信息素形式保存的全局信息. 在纯遗传算法框架内,利用TSP基准算例对所提出的交叉算子的性能进行了实验测试. 结果表明,该算子在精度和收敛速度上均优于其他知名的交叉算子.     

融入遗传算子的蚁群算法求解TSP问题

提出一种融入遗传算子（Genetic Operator）的蚁群算法（ACAGO）求解旅行商问题（TSP）．蚁群算法（Ant Colony Algorithm）是一种受自然界蚂蚁群体觅食行为启发而提出的进化计算算法,并且已经在求解TSP问题上成功地应用．然而,基本的蚁群算法存在收拟速度慢,容易陷入局部最优等不足．ACAGO算法通过使用遗传算法的交叉算子和变异算子扩大解的局部搜索空间,而选择算子则可以使好的解集的信息素的浓度得到增强,加快了算法的收敛速度．文章对ACAGO算法的执行过程进行了说明并且给出了具体的实现方案,同时通过TSP PLib上的测试样例将该融入遗传算子的蚁群算法和基本的蚁群算法进行了比较．比较结果表明了本文的新的ACAGO算法具有更大的优势,它不但能使算法求解到更好的解,而且加快了算法的收敛速度．     

求解寻址多旅行商问题的改进单亲遗传算法

为了解决非预先指定起点的单起点、闭回路且目标函数最长、路径最短的多旅行商问题,提出一种融合杂草算法繁殖机制的可寻址混合单亲遗传算法.该算法首先给出了一种新的编码方式,可在种群初始化时产生含有随机配送中心的个体,同时算法采用杂草算法的繁殖机制产生子代,从而加快收敛速度;然后采用改进的单亲遗传操作对路径进行寻优;最后采用混合选择算子对群体进行求解精度选择,避免算法陷入早熟收敛.为验证所提出的改进算法的有效性,采用Matlab对TSPLIB数据库中若干不同规模的实例进行仿真.实验结果表明,该算法在寻找最佳配送中心和最短路径方面具有良好的性能,且能在旅游路径规划问题上得到良好的应用.     

遗传算法求解TSP的进化策略

本文提出用遗传算法（ＧＡ）求解旅行商问题（ＴＳＰ）的一整套进化策略，包括染色体的编码、反向运算、循环运算、交换运算．其中除反向运算外，均与通常的ＧＡ算法所采用的策略不同．文中解释了它们的几何意义．用该算法求解中国３１个城市的ＴＳＰ问题得到了１５４０４公里的新的路径长度．计算结果表明整个算法是有效的     

Solving constrained traveling salesman problems by genetic algorithms

Three kinds of constrained traveling salesman problems (TSP) arising from application problems, namely the open route TSP, the end-fixed TSP, and the path-constrained TSP, are proposed. The corresponding approaches based on modified genetic algorithms (GA) for solving these constrained TSPs are presented. Numerical experiments demonstrate that the algorithm for the open route TSP shows its advantages when the open route is required, the algorithm for the end-fixed TSP can deal with route optimization with constraint of fixed ends effectively, and the algorithm for the path-constraint could benefit the traffic problems where some cities cannot be visited from each other.     

基于遗传算法的动态TSP问题的研究

分析动态TSP问题的特点,将n-OPT算法和遗传算法结合起来,设计并实现了一种解决动态TSP问题的算法.通过实验,用该算法对TSPLib中经典的TSP问题及其派生的动态TSP问题进行了求解,证明了该算法无论在静态环境还是动态环境中都可行、高效.     

一种求解TSP初始化种群问题的邻域法

针对遗传算法求解TsP问题时存在初始化种群敏感的问题,提出一种初始化种群的邻域法,在该方法中,从某个城市出发其下一站不是其最近城市,而在比最近城市稍远的邻域范围进行随机选取.邻域法既能提取局部优化路径特征信息,又具有多样性.用4个通用的TSPI.IB标准实例进行实验验证.邻域法初始化种群相比随机法,4个实例的最优解平均改进值达到了46.3%,最优解的质量有较大改善.仿真实验结果验证了邻域法初始化种群的有效性.     

基于MATLAB的改进型基本蚁群算法

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。是继GA、SA、TS等算法之后求解组合优化问题的一种新思路。人工蚁群算法通过模拟蚁群搜索食物的行为,采用正反馈结构、分布式计算与某种启发式算子相结合的方法,能够很快地发现较好解。本文给出一种基于MATLAB的改进型基本蚁群算法,有效地降低了算法的复杂度,缩短了搜索时间,具有较强发现最好解的能力。     

求解旅行商问题的一个有效算法

采用统计方法,以中国旅行商问题为例给出了一个求解旅行商问题的有效算法.首先对每个点到其他各点的距离进行求和,然后对每点的距离之和排序,取距离之和最长的3个点连成一回路,再按距离之和的大小顺序选取其余节点,插入到回路的最佳位置上,使得新回路增加的长度越来越短,最后得到旅行商问题的回路.算法实现容易、运行速度快,生成的结果接近其最优解.     

多品种装配顺序的一种改进遗传算法

多品种装配顺序的安排问题属于旅行商问题（TSP），具有NP计算复杂性，针对该问题，以工艺辅助时间需求为优化目标，对遗传算法的边重组交叉算子（ER）作了改进．将基因的邻接关系分为左邻接关系和右邻接关系，通过抛弃基因的左邻接关系，将ER改进为右边重组算子（R—ER），仿真表明改进后的遗传算法寻优能力更强、收敛性更佳．     

基于蚁群算法的混合优化算法在TSP中的应用

针对蚁群算法收敛慢，易陷入局部最优的问题，提出了基于蚁群算法混合优化算法。该方法将传统蚁群算法中的启发式因子α，β作为每只蚂蚁的属性，利用遗传算法对蚂蚁的种群进行自然选择，优胜劣汰，优秀蚂蚁被保留并产生后代，蚂蚁的启发式因子在求解问题的动态过程中收敛到合理的范围内。将改进的算法应用于旅行商问题，实验结果表明，利用这一方法可使解的性能有所改进，并有效地减少了计算时间。     

一种基于遗传算子优化组合的TSP问题求解方法

一般遗传算法求解旅行商问题时,存在着搜索速度与求解质量之间的矛盾.针对此问题提出了一种逆序与对偶组合算子,用以增强遗传算法的局部搜索能力.将其与具有良好全局搜索模式的均匀杂交算子优化组合应用,采用自然数和二进制相互转换的编码方式,构造了一种对TSP问题进行求解的遗传算法,保证了算法的全局收敛性.仿真实验结果表明,该求解方法具有良好的搜索效率和求解质量.