求解TSP问题的一种改进的遗传算法

TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种理想方法。文章针对解决TSP问题,提出使用改进的遗传算法,即用浓度控制选择策略以保证群体的多样性,用贪婪交叉算子和启发式倒位变异算子来提高算法的收敛速度,较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾。算法的分析和测试表明,该文算法的改进是有效的。     

基于遗传算法的弹性TSP研究

文中针对遗传算法求解TSP问题，探讨了使用弹性边控制策略来保证群体的多样性，并结合TSP问题的特点，定义了一种新的衡量群体的多样性的方法。通过对算法的分析和测试表明，该算法的改进是有效的。     

一种基于基因库求解TSP的单亲遗传算法

研究商品流通路线问题,TSP是组合优化问题的典型代表。针对TSP问题提出了一种改进的遗传算法。以引入＂基因库＂为基础,为了寻找出最优路径,提出一种只使用变异算子和选择算子繁殖后代的单亲遗传算法（PGA）,并设计了一种新的组合算子作为算法的主搜索算子。算法利用基因库指导单亲遗传演化的进化方向,利用设计的组合算子来增强算法的搜索能力,从而很好地仿真了自然界的进化过程。计算结果证明,基因库的PGA算法具有较高的求解质量和求解效率,尤其是在求解Lin318 TSP问题时获得了优于目前最好解最短路径,可为设计提供有效的参考。     

改进遗传模拟退火算法在TSP优化中的应用

针对旅行商问题(TSP)优化中,遗传算法(GA)容易陷入局部最优、模拟退火算法(SA)收敛速度慢的问题,提出一种基于改进遗传模拟退火算法(IGSAA)的TSP优化算法.首先根据优化目标建立数学模型;然后对遗传算法部分中的适应度函数、交叉变异算子进行改进,使算法能够更加有效地避免陷入局部最优;最后根据旧种群和新种群每个对应个体的进化程度提出一种改进自适应的Metropolis准则,使模拟退火算法部分的染色体跳变更具有自适应性,利于算法寻优.对不同TSP实例的实验结果表明,与其他路径优化算法优化结果相比,所提出的IGSAA算法能够对不同TSP实例优化得到更优的旅行路径.     

带杂交算子的蚁群算法

蚁群算法是一种由意大利学者Macro Dorigo等提出的新型模拟进化算法,它具有许多优良性质,因此被广泛用于求解组合优化问题。但基本蚁群算法有许多不足。特别是许多搜索速度慢,且容易陷入局部最优。该文针对这个问题提出了一种改进算法。该算法通过引入遗传算法中用到的杂交算子来改善蚁群,使其对应的问题的解更加优良,用改进算法求解TSP问题的结果表明改进算法是有效的。     

一种基于逆转算子的求解TSP问题的改进演化算法

使用逆转算子求解TSP的演化算法具有很强全局搜索能力,在求解TSP问题中显示了巨大的优势。但是,该算法同样存在执行效率低、最终得到的最优个体整体质量不高等缺陷。在对算法和TSP问题进行分析的基础上,对算法进行三方面的改进:就近选择;动态变异概率;基于较优个体的贪婪搜索。实验结果表明:经过改进的算法提高了执行效率,能够改善算法得到的最优个体的整体质量。     

具有自识别能力的遗传算法求解旅行商问题

为解决基本遗传算法求解旅行商(TSP)问题收敛速度慢、种群过早成熟和局部搜索能力差的问题,提出了一种具有自识别能力的遗传算法。算法的主要改进手段是,通过双向贪婪算法来构建初始种群,以提高寻找到最优解的速度;建立个体之间相似度的概念,用自识别交叉算子进行交叉操作,避免种群过早成熟。实验结果表明,与基本遗传算法相比,该算法很好地保持了群体的多样性,并具有较好的收敛速度。仿真结果验证了算法的良好性能。     

一种结合粒子群优化理论改进的郭涛算法及其应用

郭涛算法是目前求解TSP(traveling salesman problem)问题最为高效的进化算法之一。算法中提出一种求解TSP旅行商问题的高效Inver-over算子,该算子使基因序列以一定概率进行自适应的序列倒置,同时具有遗传算法中的变异算子以及杂交算子的特性。对Inver-over算子进行改进,使粒子编码得到更加充分的序列倒置;并引入粒子群优化算法的思想以加快算法收敛速度,提高了郭涛算法求解效率。将改进后的郭涛算法应用于钢卷自动优化组合堆垛问题,实验验证了改进郭涛算法的有效性。     

基于改进的遗传模拟退火混合算法求解TSP问题

本文针对遗传算法（GA）早熟收敛问题就GA的交叉算予进行改进,针对模拟退火算法易陷入局部最小值的缺点．使用HFC—ADM（自适应输入阂值的分等级搜索）的SA（模拟退火算法）和改进后的GA相结合,提出了一种求解TSP问题的遗传模拟退火混合算法,并应用于求解TSP（旅行商问题）问题。实验结果表明,该算法具有比传统的GA以及基于HFC—ADM的SA具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。     

一种基于逆转算子的求解TSP问题的改进演化算法

使用逆转算子求解TSP的演化算法具有很强全局搜索能力，在求解TSP问题中显示了巨大的优势。但是，该算法同样存在执行效率低、最终得到的最优个体整体质量不高等缺陷。在对算法和TSP问题进行分析的基础上，对算法进行三方面的改进：就近选择；动态变异概率；基于较优个体的贪婪搜索。实验结果表明：经过改进的算法提高了执行效率，能够改善算法得到的最优个体的整体质量。     

基于改进萤火虫算法求解旅行商问题

鉴于TSP问题是古老的组合优化难题,而萤火虫算法在求解函数优化问题中表现出优良的性能,因此,本文利用改进的萤火虫算法求解TSP问题.首先,在分析了旅行商问题的特点后,采用整数编码的方式来表示萤火虫的位置.然后,在标准萤火虫算法的位置更新过程中引入了对数递减的惯性权重来影响萤火虫的迭代过程,同时结合了遗传算法中的选择,交叉,变异以及进化逆转操作来提高每一次迭代中种群的多样性及种群的搜索能力,并将改进的算法解决TSP问题.最后,通过Matlab仿真实验表明改进的算法在求解TSP问题时具有更好收敛速度和优化效果.     

广义粒子群优化模型

粒子群优化算法提出至今一直未能有效解决的离散及组合优化问题．针对这个问题，文中首先回顾了粒子群优化算法在整数规划问题的应用以及该算法的二进制离散优化模型，并分析了其缺陷．然后，基于传统算法的速度一位移更新操作，在分析粒子群优化机理的基础上提出了广义粒子群优化模型（GPSO），使其适用于解决离散及组合优化问题．GPSO模型本质仍然符合粒子群优化机理，但是其粒子更新策略既可根据优化问题的特点设计，也可实现与已有方法的融合．该文以旅行商问题（TSP）为例，针对遗传算法（GA）解决该问题的成功经验，使用遗传操作作为GPSO模型中的更新算子，进一步提出基于遗传操作的粒子群优化模型，并以Inverover算子作为模型中具体的遗传操作设计了基于GPSO模型的TSP算法．与采用相同遗传操作的GA比较，基于GPSO模型的算法解的质量与收敛稳定性提高，同时计算费用显著降低．     

改进的猫群算法求解TSP问题

针对了求解TSP问题给出一种新算法,改进的猫群算法。猫群算法,作为一种群智能优化算法,有较快的收敛速度、向“他人”学习等优点,但国内目前对它的研究还处在起步阶段,所以做这方面的尝试性研究。通过引入交换子概念和改进猫的行为模式将算法用于求解TSP问题。最后通过MATLAB仿真,并将实验结果与已知最优解相比较,验证了该算法的有效性。故不仅拓宽了猫群算法的应用范围,也给求解TSP等路径优化问题提供一种新的解决办法。     

基于GA的飞行员模拟机排班问题求解

飞行员模拟机复训问题是一个多目标、多资源约束的排班问题,具有较高的复杂度,传统遗传算法无法有效求解该问题。为此,提出一种新的遗传算法,利用基因适应度对交叉、选择操作进行改进,以提高种群的多样性和进化性能。在仿真数据和真实数据上的实验结果表明,该算法有效提高了解的精度,加快了种群的收敛速度。     

基于混合遗传模拟退火算法求解TSP问题

TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,遗传算法是求解此类问题的一种方法,但它存在如何较快地找到全局最优解,并防止“早熟”收敛的问题。针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法。为了解决群体的多样性和收敛速度的矛盾,采用了部分近邻法来生成初始种群,生成的初始种群优于随机产生初始种群。仿真实验结果证明,该算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高。     

一种解决TSP的改进遗传算法

旅行推销员问题TSP(Traveling Salesman Problem)问题是组合优化中的经典NP难题,一些典型的遗传算法(GA)在求解TSP问题时的性能并不理想.提出基于"最小邻域接入法"CBMC(Connecting Based on Minimum Circle)思想的改进的遗传算法,并在算法中增加一些控制策略,与其他算法相比,获得了更好的性能和收敛速度.通过用中国33个省会的TSP问题对提出算法进行实验验证,结果证明了改进后的算法在收敛速度和收敛到最优解的概率都优于其他遗传算法.     

一种改进的遗传算法及其在TSP中的实现

TSP问题是典型的NP完全问题，遗传算法是求解NP完全问题的一种方法。文章针对TSP问题．提出了一种改进的遗传算法。在遗传算法中引入进化算法的思想，在此基础上提出顶端培育策略和分阶段策略，以求在保证群体多样性的同时加快收敛速度。在算法的仿真和测试中，改进后的算法明显优于传统的遗传算法。这表明，该算法具有良好的可行性和实用性。