文化基因算法求解TSP问题的研究

TSP是组合优化问题中著名的NP-hard问题。针对粒子群算法求解离散的TSP问题收敛速度慢,求解精度低,易于陷入局部最优和模拟退火算法的性能与参数初始值有关及参数敏感等不足,提出了将改进的粒子群算法作为全局搜索策略,改进的模拟退火算法作为局部搜索策略的文化基因算法。介绍了两种算法的协同方法,定义了局部搜索邻域的确定以及在新种群产生中引入自组织随机移民策略。仿真结果表明,改进算法在求解TSP问题中具有很快的收敛速度,且能搜索到最优解。     

遗传算法和模拟退火算法求解TSP的性能分析

旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TSP）是一个典型的组合优化问题,并且是一个NP难题,其可能的路径总数与城市数目是呈指数型增长的,所以一般很难精确地求出其最优解,因而寻找出有效的近似求解算法就具有重要的意义。目前求解TSP问题的主要方法有模拟退火算法（Simulated Annealing,SA）、遗传算法（Genetic Algorithm,GA）和神经网络算法等。GA是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应的全局优化概率搜索算法。SA算法用于优化问题的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般优化问题的相似性。文中将提出遗传算法和模拟退火算法求解TSP问题,通过试验比较两者求解TSP问题的性能,结果表明GA的性能要优于SA的性能。     

基于自适应模拟退火遗传算法的非线性方程组求解

将非线性方程组的求解问题转化为函数的优化问题。针对传统的遗传算法（GA）容易早熟的不足,对其进行了两方面改进,采用自适应交叉比例产生交叉后代和变异后代,并融合模拟退火算法（SA）的思想,建立了自适应模拟退火遗传算法（ASAGA）。数值实验表明,该算法提高了遗传算法的全局搜索能力,是求解非线性方程组的一种有效算法。     

求解TSP问题的改进模拟退火算法

通过分析传统模拟退火算法的原理和存在的不足,提出了一个用于求解TSP问题的改进模拟退火算法。新算法增加了记忆当前最好状态的功能以避免遗失当前最优解,并设置双阈值使得在尽量保持最优性的前提下减少计算量。根据TSP和SA的特征设计了个体邻域搜索方法和高效的计算能量增量方法,加快了算法的运行速度。实验测试的结果表明,新算法比传统的模拟退火算法具有更快的收敛速度和更优的解质量。     

模拟退火遗传算法求解TSP问题

本文提出了一个用于求解TSP问题的改进模拟退火的遗传算法,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。用100个城市和255个城市的TSP问题验证算法,实验测试的结果表明该方法具有较好的收敛效果和可靠的稳定性。     

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.     

求解作业车间调度问题的微粒群遗传退火算法

标准微粒群算法（PSO）通常被用于求解连续优化的问题,很少被用于离散问题的优化求解,如作业车间调度问题（JSP）。因此,针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题（JSP）的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传算法（GA）、模拟退火（SA）算法相结合,既增强了算法的局部搜索能力,降低了算法对参数的依赖,同时改善了PSO算法和GA算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明：与标准微粒群算法相比,该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题,并且算法的全局收敛性得到了显著提高。     

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。     

一种新的遗传模拟退火算法的软硬件划分方法

针对嵌入式系统软硬件划分问题,在分析遗传算法和模拟退火算法的主要优缺点的基础上,提出了一种新的小生境技术改进的遗传模拟退火算法（NGSA）,在遗传算法中融入模拟退火思想,同时引入小生境技术,保持群体的多样性;并采用Metropolis 法则形成新群体,改善群体的质量。实验结果证明该算法具有很强的爬山能力和全局搜索能力,与遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）相比适应度明显提高。     

混沌协同人工鱼粒子群混合算法及其应用

针对基本人工鱼群算法（AFSA）收敛速度较慢、精度较低和粒子群易陷于局部的缺点,提出了混沌协同人工鱼粒子群混合算法（CCAFSAPSO）。该算法采取AFSA、PSO的全局并行搜索与模拟退火算法（SA）的局部串行搜索机制相结合的搜索方式,并用混沌映射的遍历性和模拟退火算法的突跳功能,克服了AFSA、PSO的收敛速度、求解精度和易陷于局部最优的不足。典型函数测试进一步表明CCAFSAPSO算法和同类算法相比,收敛速度更快、求解精度较高。最后将算法应用于化工数据处理,获得满意效果。