基于改进郭涛算法的TSP问题求解

郭涛算法可能是目前求解TSP问题最快的演化算法，其算法的核心在于Inver-over算子的设计，但在城市规模超过80时，该算子寻找全局最优解的能力就会下降。将原Inver-over算子的线性逆转改为环形逆转，改进逆转方式后，被逆转的基因片段可以包括整个染色体，这样能有效地防止解的早熟。同时，在原算法的基础上，引入了映射模块，能使父代中好的基因片段得到遗传，使好的基因片段能让更多的染色体所享有，不会因为父代被替代而让好的基因模式丢失。实验表明：改进后的算法增强了原Inver-over算子对最优解的搜索能力，并且对TSPLIB中大部分实例均可搜索到最优解。     

求解旅行商问题的二阶段演化算法

对Inver-over算子进行了改进,提出了1st-Inver-over算子和2nd-Inver-over算子,实现了求解TSP问题的基于改进Inver-over算子的二阶段演化算法（Two-stage Inver-over EA）。在算法前期,只采用1st-Inver-over算子来保证算法的收敛速度;在算法后期,根据种群的多样性自适应地选取1st-Inver-over算子和2nd-Inver-over算子来协调算法的收敛速度和种群的多样性。在TSPLIB（Traveling Salesman Problem Library）中的典型实例上的实验结果表明,Two-stage Inver-over EA比经典的GT算法具有更好的收敛性和搜索效率。     

一种基于近邻策略求TSP问题的改进演化算法

针对贪心演化算法(GEA)在旅行商问题中存在的求解规模小、成功率低的缺点,引入Inver-over倒异算子、贪心算子,改进近邻优化、映射算子、变异算子等策略,提出一种新的改进演化算法来求解中等规模旅行商问题(TSP)。通过仿真实验,验证了该进化算法收敛速度快、求解成功率高的优点,稳定性也更好。     

一种求解TSP问题的演化算法

针对IGT算法在求解旅行商问题(TSP)中存在的求解规模较小、求解成功概率较低等问题,通过改进原有映射算子及Inver-over算子并引入求异算子,提出一种新的求解TSP问题的演化算法。方差对比及T-test结果表明,与IGT算法相比,该算法可以求得概率较高的最优解,且稳定性也更好。     

一种新的混合遗传算法求解旅行商问题

提出一种改进的混合遗传算法来求解TSP问题。在传统遗传算法基础上,杂交算子部分引入郭涛算法,使得算法保持较好的多样性和全局搜索能力,从而克服了传统遗传算法过早收敛的缺陷;变异算子引入粒子群算法,以加速算法收敛速度并提高求解精度,使其更快地找到最优解。通过TSPLIB大量经典实例验证,该算法均能快速找到比现有最优结果更好的解。     

基于改进反序-杂交算子的免疫克隆选择算法

反序-杂交算子在求解TSP时容易陷入局部最优。为了优化电路板布局,提高计算快速性,对反序-杂交算子进行了改进,设计了1st-Inver-over算子和2nd-Inver-over算子。采用1st-Inver-over算子和2nd-Inver-over算子作为主要免疫基因操作算子实现了求解TSP的免疫克隆算法,在算法前期,只采用1st-Inver-over算子来保证算法的收敛速度,在算法后期,根据种群的多样性自适应的选取1st-Inver-over算子和2nd-Inver-over算子来协调算法的收敛速度和种群的多样性。仿真结果表明,Inver-over ICSA比经典的GT算法具有更好的收敛性和搜索效率。     

快速倒序算子的研究

为了有效地处理建筑块,Bagley最先提出了应用倒序算子来对定义建筑块的基因进行适应性聚集。但是Bagley和Frantz的研究都表明,倒序算子太慢,作用不明显。针对TSP问题,郭涛提出一个“带导向的”倒序算子,取得了很好的效果。为了设计更快速的倒序算子,提出结合粒子群优化的方法改进郭涛算法,更好地利用当前最优解指导倒序,同时对个体施加倒序运算后立即评估,如有改进马上保存,从而巩固所获取的建筑块,不至于因为后面的错误而导致前功尽弃。实验结果证明了新算法的可行性。     

改进的混沌粒子群算法在TSP中的应用

针对基本粒子群(PSO)算法不能较好地解决旅行商优化问题(TSP),分析了基本粒子群算法的优化机理,在新定义粒子群进化方程中进化算子的基础上利用混沌运动的随机性、遍历性等特点,提出一种结合混沌优化和粒子群算法的改进混沌粒子群算法.该算法对惯性权重进行自适应调整,引入混沌载波调整搜索策略避免陷入局部最优,形成一种同时满足全局和局部寻优搜索的混合离散粒子群算法,使其适合解决TSP此类组合优化问题.利用MATLAB对其进行了仿真.仿真结果说明此算法的搜索精度、收敛速度及优化效率均较优,证明了此算法在TSP中应用的有效性,且为求解TSP提供了一种参考方法.     

基于差分进化的离散粒子群算法求解TSP问题

针对TSP问题,结合离散粒子群算法和差分进化算法各自的特点,提出了基于差分进化的离散粒子群算法。该算法先利用差分进化算法的变异、选择算子产生新的群体,再通过离散粒子群算法和交叉及选择算子进行局部搜索。通过对标准的30个城市进行实验,实验结果表明,该优化算法在求解TSP问题上有很好的性能。     

一种求解TSP问题的离散蝙蝠算法

蝙蝠算法是一种新型的群智能优化算法,在求解连续域优化问题上取得了较好的优化效果,但在离散优化领域的应用较少。研究了求解TSP问题的离散蝙蝠算法,设计了相关操作算子实现算法的离散化,并引入逆序操作使算法跳出局部最优。对TSPLIB标准库中若干经典实例进行测试并与粒子群和遗传算法进行对比分析,结果表明设计的离散蝙蝠算法无论在求解质量还是求解效率上都有明显优势,是一种高效的优化算法。