新型遗传模拟退火算法求解带VRPTW问题

为了克服现有遗传算法不能有效求解时间窗车辆路径问题的缺陷,提出了一种由遗传算法结合模拟退火算法的混合算法求解该问题,并与遗传算法进行了比较。该算法利用了模拟退火算法具有较强的局部搜索能力的特性,有效地克服了传统遗传算法的“早熟收敛”问题。实验结果表明,该算法具有计算效率高、收敛速度快和求解质量优的特点,是解决车辆路径问题的有效方法。     

基于混合算法的带时间窗的车辆路径问题求解

建立了有时间窗车辆路径问题的数学模型，针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足，提出将模拟退火算法与遗传算法相结合，从而构造了有时间窗车辆路径问题的混合遗传算法，并进行了实验计算。结果表明，用混合遗传算法求解该优化问题，可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和模拟退火算法在全局搜索能力方面的不足，从而得到了质量较高的解。     

不确定车辆数的有时间窗车辆选径问题的混合算法

针对标准遗传算法在求解车辆选径问题中出现的早熟、收敛、易陷入局部极值点的问题，提出了一种由遗传算法结合模拟退火算法的混合算法求解车辆选径问题，并与遗传算法进行了比较。该算法利用了模拟退火算法具有的较强的局部搜索能力的特性，有效地克服了传统遗传算法的“早熟收敛”问题。实验结果表明，该算法具有计算效率高、收敛速度快和求解质量优的特点，是解决车辆选径问题的有效方法。     

多约束选址—路径问题的改进混合遗传算法研究

选址—路径问题(LRP)同时解决设施选址和车辆路径问题,使物流系统总成本达到最小,在集成化物流配送网络规划中具有重要意义。针对带仓库容量约束和路径容量约束的选址—路径(CLRP)问题,提出了一种结合模拟退火算法的混合遗传算法进行整体求解。改进混合遗传算法分别对初始种群生成方式、遗传操作和重组策略进行改进,并实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的有效结合。运用一组Barreto Benchmark算例进行数值实验测试其性能,并将求解结果与国外文献中的启发式算法进行比较,验证了改进混合算法的有效性和可行性。     

移动传感器网络中路径扫描覆盖问题研究

扫描覆盖作为无线传感器网络中的重要应用之一,通过规划移动传感器对区域内兴趣点（POI）进行定期覆盖,因此相较于传统覆盖方法能以更低廉的成本监测POI。研究最少传感器数量-最小罚时路径扫描覆盖问题,即通过调度移动传感器扫描给定路径上的POI集合,使传感器使用数量及产生的POI总罚时成本之和最小。将该问题转换为整数规划,并基于该问题的特殊结构设计贪心算法和遗传算法,以求解大规模实例。在遗传算法基础上引入模拟退火操作,以设计一种遗传模拟退火算法,从而提高求解质量和算法局部寻优能力。实验结果表明,所提贪心算法、遗传算法及遗传模拟退火算法均有较好的收敛性,贪心算法求解质量相对较差,但求解速度快;遗传算法解的质量更好,但存在不稳定的问题,局部寻优能力较弱;遗传模拟退火算法的局部寻优能力和求解稳定性明显增强,解的质量优于其他两种算法。     

一种物流配送车辆路径智能优化算法研究

针对遗传算法局部搜索能力不足,运行效率较低的缺点,论文提出将最速下降法与遗传算法相结合构成混合遗传算法.通过对物流配送车辆路径的特点分析,建立了物流配送车辆路径优化问题数学模型,利用改进的混合遗传算法对模型进行求解.仿真实验结果表明,混合遗传算法求解物流配送路径优化问题,可以较好地克服遗传算法局部搜索能力方面的不足和最速下降法在全局搜索能力方面的不足,得到质量较高的解.     

公共自行车交通系统调度算法

针对公共自行车交通系统的静态车辆调度问题,以运输成本最少为目标建立公共自行车交通系统调度模型,提出了一种将模拟退火算法融合到遗传算法中的混合启发式算法来求解该模型,增强算法的全局搜索能力和效率.通过实例结果表明,优化后运输车辆行驶路程比优化前减少了50％,说明遗传模拟退火算法具有良好的鲁棒性和收敛性,适合解决车辆的优化...     

求解车辆路径问题的改进遗传算法

车辆路径问题是一个典型的组合优化类问题,遗传算法是求解此类问题的方法之一。针对遗传算法容易出现“早熟”现象的问题,借鉴免疫算法通过抗体浓度抑制以保持种群多样性的优势以及模拟退火算法的个体选择策略,提出了一种改进的遗传算法,并将其用于解决车辆路径问题。实验验证了算法的有效性以及求解的效率和解的质量。     

混合量子遗传算法及其在VRP中的应用

物流配送车辆路径问题(VRP)是一类典型的NP问题.针对提高寻优能力问题,构造了一种混合量子遗传算法(HQGA),即在传统量子遗传算法(QGA)随机全局搜索的基础上引入一个免疫算子,通过该算子的局部搜索操作实现线路内次序的再优化.给出了该算法的具体实现方法和流程,并用实例进行测试.仿真结果表明混合量子遗传算法的寻优性能优于传统量子遗传算法(QGA)及文献中的其它方法,可以避免出现早熟收敛,是求解车辆路径问题的一种有效的算法.     

基于自适应免疫遗传算法的VRP问题的研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,当问题规模较大,很难得到问题的最优解和满意解。应用遗传算法是被认为求解NP难题的有效手段之一,文中在求解物流配送车辆路径优化问题时,在传统遗传算法的基础上,加入自适应算子,并引入了免疫算法的思想,实验结果表明该算法具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度,可有效地解决物流配送车辆路径优化问题。     

求解SAT问题的退火遗传算法

提出一种将遗传算法与模拟退火算法相结合的SAT问题求解算法SAT-SAGA.该算法以遗传算法流程为主体,并把模拟退火机制融入其中,用以调整优化群体,防止陷入局部最优和出现早熟;在进化过程中算法采用了最优染色体保存策略,防止进化过程的发散.实验表明:该算法在求解速度、成功率和求解问题的规模等方面都有明显的改善.     

改进的模拟退火和遗传算法求解TSP问题

对遗传算法和模拟退火算法的特点进行了比较,阐述了遗传算法与模拟退火算法集合的必要性。提出了一个用于求解TSP问题的改进的模拟退火和遗传算法。利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优的问题。在遗传算法中改进了传统的交叉机制,利用父代染色体与子代染色体进行交叉,解决了传统遗传算法中存在的“早熟”问题。针对模拟退火算法收敛速度慢等问题,提出了新的解生成机制和改良算法,提高了算法的收敛速度。实验测试的结果表明,该方法具有较好的收敛效果和更高的稳定性。     

基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络的畸变校正研究

针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法。该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子。在畸变校正中,该算法通过网络的输入输出建立理想点与畸变点的关系,使用改进的遗传模拟退火算法来优化神经网络中的阈值与权值,然后使用基于LM算法的BP神经网络进行局部优化,最后通过插值算法得到校正后的图像。实验表明,该算法能过较好的对图像进行畸变校正,同时与传统的BP神经网络算法相比精度更高,收敛速度更快。     

一种融合模拟退火和单亲遗传的优化求解算法

度约束最小生成树是一个经典的组合优化NP难题,其在网络设计和优化中有广泛的应用;现有求解方法往往不能很好地兼顾求解效率和求解精度;为了在缩短求解时间的同时,更好地获得最优解,提出了一种结合模拟退火算法和单亲遗传算法的改进求解算法;首先,改进遗传算法中变异因子的生成方式,避免不可行解个体的产生,并且设计自适应变异率,以提高算法的求解效率;其次,针对单亲遗传算法仅有变异操作可能导致最优解个体跳跃的问题,结合模拟退火的思想,来保证解的全局最优性;最后,在具体的度约束最小生成树问题中进行了三组实验,从运行时间和最优解的情况等方面与传统单亲遗传算法进行对比,实验表明该算法在求解效率和获得最优解方面都有较好的改进效果。     

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。     

基于模拟退火遗传算法的关联规则挖掘

将模拟退火遗传算法加以改进,应用于关联规则挖掘,提出一种新的基于改进的模拟退火遗传算法的关联规则挖掘算法,并在该算法中,采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地抑制了早熟收敛现象,实验结果显示该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

基于模拟退火遗传混合算法的物流中心选址问题研究

为了增快货物流动速度、方便客户并减少不必要的配送成本,结合模拟退火算法和遣传算法,研究了物流配送中心选址问题,模拟退火遗传算法在收敛速度及跳出局部极值的能力诸方面明显优于标准的遗传算法和模拟退火算法。     

模拟退火遗传算法在机械臂路径规划中的应用

为研究机械臂的路径规划问题,将传统的退火算法与遗传算法相结合,提出了一种改进的模拟退火遗传算法.该算法不仅能自适应改变遗传过程中的交叉概率和变异概率,还加入了局部退火操作,对每代子种群进行退火处理以克服路径规划过程中陷入局部最优的问题.此外,引入整体退火观念,在整个进化过程中,随着温度的降低,不断拉伸适应度函数提高算法效率.将该算法应用于实验室自主研制的七自由度轻型冗余机械臂上,以时间冲击最优为目标进行轨迹规划.实验表明,该算法可以在保证各项约束的条件下获得最优路径.     

基于遗传算法求解应急决策系统中的最优路径

提出了一种将模拟退火算法和遗传算法相结合的进化算法GASA,利用Boltzmann机制 接收交叉和变异后的个体,避免遗传算法中存在的早熟收敛问题,增强了算法的全局收敛性,并对遗 传算子(选择、交叉、变异算子)进行重构,引入新的交叉算子和变异算子能根据种群的进化情况动态 调整遗传算子,加速进化后期搜索效率。实验表明,将此算法用于应急决策系统的最优路径的求解中 与传统算法相比,能加速进化速度和全局寻优能力,提高应急决策效率。