Solving traveling salesman problems using generalized chromosome genetic algorithm

Generalized chromosome genetic algorithm （GCGA） was proposed for solving generalized traveling salesman problems （GTSP） as reported in the authors＇ earlier work. Theoretically, the GCGA could also be used to solve the classical traveling salesman problem （CTSP）, which has not been reported by others. In this paper, the generalized chromosome characteristics are analyzed and the feasibility for consistently solving the GTSP and CTSP is verified. Numerical experiments show the advantages of the GCGA for solving a largescale CTSP.     

求解多起点多旅行商问题的-K-means聚类信息传播算法

多旅行商问题在实际生活中有着较为广泛的应用价值,该问题的求解受到越来越多学者的关注。信息传播算法是一类求解组合优化问题最为有效的方法,基于K-means聚类技术,给出了求解多起点多旅行商问题(Multiple depots Multiple Traveling Salesman Problem, MMTSP)的信息传播算法,该算法采用k-means聚类算法将旅行商问题进行聚类,从而形成若干类,对每一个类采用信息传播算法进行旅行商搜索,将每一个类的搜索结果进行综合,得到MMTSP问题的解。通过对旅行商标准测试数据集中的多种实例进行测试,并与其它同类算法进行试验对比分析,结果表明：该算法优于同类算法。     

求解旅行商问题的几种算法的比较研究

旅行商问题具有重要的理论和实际研究价值,在工程实践中应用广泛.采用遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法对旅行商问题进行求解,并选取中国旅行商问题进行仿真,比较了3种算法的优劣,得出了它们各自不同的适用范围:蚁群算法适用于缓慢地较精确的求解场合;模拟退火算法适用于快速精确的求解;遗传算法适用于快速求解,但结果准备度要求不高的情况.     

一种改进的遗传算法解决旅行商问题

标准遗传算法在解决旅行商问题时效率不高，容易陷于局部最优解。为了解决这一问题，提出了一种改进的遗传算法。改进后的算法在选择操作时，采取了精英个体保留策略和锦标赛方法，扩大染色体的选择范围，加大了适应度好的染色体被选中的概率；交叉操作时加入父染色体中边的信息；在参数选择上，使交叉概率和变异概率与染色体的个体适应值联系，保护适应度好的染色体进入下一代。用程序实现了两种算法，通过比较，改进后的遗传算法提高了解决旅行商问题的效率。     

寻求中国货郎担问题最短回路的多项式时间算法

研究求解中国货郎担问题最短回路的多项式时间算法。首先利用计算机几何凸壳与中轴的结构将集划分尤其中干个子点集,然后反复采用求子点集凸壳及划分科余子点集的方法,求得通过子点集的子路径,最后将各子路径连接成一条回路。中国货郎担问题存在多项时间算法求得最短回路。     

遗传算法解TSP问题的程序设计

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法,针对一类NP完全的组合优化问题—旅行商问题,文章阐述了用遗传算法求解旅行商问题的算法步骤,并给出相应的程序设计.将此算法应用到6个旅行商问题中所得到的结果与弹性网络得到的结果进行比较,得出用遗传算法得到的结果与最优解较为接近的结论.     

管道铺设问题的改进蚁群算法

首先把管道铺设问题转化为旅行商问题,然后利用蚁群算法来求解此问题。算法的分析和仿真实验表明,利用了城市间距离信息的改进蚁群算法是一种简单有效的算法。     

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。     

一种改进的车辆调度问题的遗传算法

车辆调度问题是一个NP-难问题,不存在多项式时间算法.针对这个问题本文使用集合分划的方法把较为复杂的车辆调度问题分解为相对简单的多旅行商问题,提出求解该模型的两阶段法并且运用新的编码和解码方式;另一方面,结合遗传算法对一些测试数据进行仿真试验,并得出了理想的结果.     

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.     

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     

改进型遗传算法及其在TSP中的运用

交叉和变异算子是遗传算法的基本算子,它们在改进解群质量中发挥重要作用.根据旅行商问题的具体情况,提出一种改进的基于佳点集的交叉算子、变异算子和旋转算子,在仿真实验中验证了改进型遗传算子的有效性.     

一种新的求解旅行商问题的混合遗传算法

提出一种新的求解旅行商问题的混合遗传算法。该混合遗传算法充分利用2-opt和3-opt局部搜索能力,有效地弥补了具有较强全局搜索能力的遗传算法在局部搜索方面表现出来的缺陷。实验结果表明,该混合算法性能显著优于遗传算法。     

A novel method for solving the multiple traveling salesmen problem with multiple depots

Multi-traveling salesman problem(MTSP) is an extension of traveling salesman problem,which is a famous NP hard problem,and can be used to solve many real world problems,such as railway transportation,routing and pipeline laying.In this paper,we analyze the general properties of MTSP,and find that the multiple depots and closed paths in the graph is a big issue for MTSP.Thus,a novel method is presented to solve it.We transform a complicated graph into a simplified one firstly,then an effective algorithm is proposed to solve the MTSP based on the simplified results.In addition,we also propose a method to optimize the general results by using 2-OPT.Simulation results show that our method can find the global solution for MTSP efficiently.     

一种改进的遗传算法求解旅行商问题

针对在解决旅行商问题时标准遗传算法效率不高,很容易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的遗传算法. 根据种群个体的多样性和分布情况,提出了判定遗传算法截止代数的方法. 研究结果表明,通过加入了初始化信息,改进交差算子,可提高遗传算法的精确性和收敛性.      

用基于蚂蚁算法的混合方法求解不确定TSP问题

首次提出不确定旅行商问题模型, 此模型将路径长度看作动态可变的, 并考虑了交通运行中的不确定因素, 比经典旅行商(TSP)问题更具有灵活性及实用价值, 利用此模型得到的结果更适于指导车辆对运行路线的选择. 同时使用一种基于蚂蚁算法的混合方法求解不确定旅行商问题, 即引入3-opt方法对问题求解进行局部优化. 实验结果显示, 该方法能够加速蚂蚁算法的收敛性.     

一种求解旅行商问题的新算法

分析了旅行商问题的时间复杂度特点，针对用遗传算法求解旅行商问题中存在的一些问题提出了改进算法．此算法将群体分为若干小子集，并用启发式交叉算子，以较好地利用父代个体的有效信息，达到快速收敛的效果．实验结果表明：此算法能提高寻优速度，解的质量也有所提高。     

退火单亲遗传算法求解旅行商问题及MATLAB实现

为了提高遗传算法求解较大规模旅行商问题的能力,在单亲遗传算法中引入两代竞争模拟退火选择操作,与倒位算子和插入算子相结合,同时加入保优操作,使遗传搜索效率、收敛速度都得到大幅提高,所花费时间、收敛迭代次数、最后结果明显优于一般遗传算法和单亲遗传算法.给出了用MATLAB实现算法的一些重要步骤和函数,并进行了简要说明.在仿真实例中,用一般遗传、单亲、退火单亲遗传算法对75个城市的TSP问题进行了求解,退火单亲遗传算法对280、535个城市TSP问题进行了求解.结果表明,退火单亲遗传算法最终所得结果最好,但收敛所花时间约为一般遗传的2.5%,单亲遗传的20%,迭代次数为一般遗传的20%,单亲遗传的25%.     

基于PR算法的自适应ACO算法求解旅行商问题

以著名的旅行商问题为研究对象,研究了基于线路重连(PR)算法的自适应蚁群算法(ACO)的应用。根据蚁群算法构解过程中的选择策略与信息素更新机制,提出了自适应的蚁群优化方法,即通过阈值接收算法(TA)中的阈值控制参数改变蚁群的确定选择与随机选择机会,从而控制了搜索方向。采用这种自适应的蚁群优化算法,避免蚁群算法陷入局部最优,使对解空间的更好地进行搜索。同时,在蚁群优化算法(ACO)中,嵌入路径重连算法(PR)来改进解的质量。实验结果证明了基于线路重连算法(PR)的自适应蚁群算法(ACO)在求解该问题时的有效性。     

基于抗体的蚁群优化算法研究

针对蚁群优化（ant colony optimization,ACO）容易陷入局部最优,提出一个基于抗体的新型蚁群优化算法(ant colony optimization based on immune algorithm,ACOI)。ACOI是利用免疫算法中抗体的概念来改善人工蚂蚁搜寻解空间的方式,使人工蚂蚁不仅会依随费洛蒙的指引,还会受到抗体的影响去搜寻解空间;而抗体也会随着环境的改变,使抗体成为有效的及无效的2种情形,有效的抗体对人工蚂蚁会有影响,无效的抗体则没有影响。用旅行销售员问题（traveling salesmen problem,TSP）验证ACOI的效能,并与ACO做比较,证明了在蚁群系统中加入抗体要比单纯的蚁群系统效率更高。