动态搜索算法求解时间依赖型旅行商问题研究

时间依赖型旅行商问题(TDTSP)是旅行商问题(TSP)的延伸.在该问题中,任意两节点间的旅行时间(成本)不仅取决于节点间的距离,还依赖于一天中具体时段或节点在哈密顿圈中所处的具体位置.对基于节点所处哈密顿圈中具体位置的TDTSP问题建立相应的数学模型,并提出求解该问题的动态搜索算法.通过实验仿真,验证了动态搜索算法优于目前在邻域搜索领域求解该问题最有效的动态规划启发式算法.

     

最小比率旅行商问题的引力搜索算法求解

经典旅行商问题的目标函数是总路程最小,而在实际情况中往往会考虑旅行商的收益问题,研究了以总路程和总收益之比为目标函数的最小比率旅行商问题.由于该问题的目标函数是非线性的,比求解目标函数是线性的旅行商问题更为困难,为有效求解该问题,提出一种引力搜索算法.算法基于万有引力定律和牛顿第二定律进行寻优,并采用速度和位置的计算模型.同时结合随机键的编码方法,将搜索个体的连续位置转换为离散的城市访问顺序.给出了算法的具体实现方案,并通过仿真和比较实验验证算法的优化性能.实验结果表明该算法可以有效求解最小比率旅行商问题.     

改进的麻雀搜索算法及其求解旅行商问题

旅行商问题(TSP)是经典的NP难问题,对该问题的研究从未停止,也得到了很多的近似求解算法,但每一种算法都各有特色,正因如此,对旅行商问题总有新的算法在提出.麻雀算法是新近提出的算法,本文对麻雀搜索算法(SSA)的原理、搜索策略以及算法的基本流程进行研究分析,针对SSA搜索接近全局最优时,种群的多样性减少,容易陷入局部...     

求解旅行商问题的人工协同搜索算法

针对传统人工协同搜索（ACS）算法求解精度不高、收敛速度慢等问题,提出一种基于Sigmoid函数的反向人工协同搜索（SQACS）算法求解旅行商问题（TSP）。首先,利用Sigmoid函数构造比例因子,增强算法的全局搜索能力;其次,在变异阶段,加入差分进化（DE）算法的DE/rand/1变异策略,对当前种群进行二次变异,提高算法的计算精度和种群的多样性;最后,在算法后期的开发阶段,引入拟反向学习策略,进一步提高解的质量。对TSP测试库TSPLIB中的4个实例进行仿真实验,结果显示,SQACS算法在最短路径与花费时间上均优于麻雀搜索算法（SSA）、DE、阿基米德算法（AOA）等7种对比算法,并且具有良好的鲁棒性;与其他求解TSP的改进算法综合对比,SQACS算法也显示了良好的性能。实验结果表明,SQACS算法在求解小规模TSP时是有效的。     

动态旅行商问题的研究

传统的旅行商问题都是静态的,但在现实中许多问题是动态的。该文提出动态旅行商问题,问题的规模随时间不断变化。实时问题对算法的求解效率要求很高,为此设计了基于模糊规则的在线遗传算法,可以根据求解问题的变化,在线精炼模糊控制规则来控制算法的参数。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于遗传算法的多人旅行商问题求解

旅行商问题是一个经典的XP完全问题,多人旅行商问题的求解则更具挑战性。以往对求解多人旅行商问题的研究局限于以所有成员路径总和最小为优化标准,面对以所有成员路径最大值最小为优化标准的另一类多人旅行商问题却未加注意。文章给出了这两类多人旅行商问题的形式化描述,探讨了利用遗传算法求解这两类多人旅行商问题的基本思想和具体方案,进行了仿真实验验证。仿真实验数据表明,这是一种高效而且适应性强的多人旅行商问题求解方法。     

混合算法求解着色瓶颈旅行商问题

基于着色旅行商问题(colored traveling salesman problem, CTSP),给出了一种适用性更加宽泛的组合优化问题模型：着色瓶颈旅行商问题(colored bottleneck traveling salesman problem, CBTSP).CBTSP可建模含有部分重合工作区域的规划问题,譬如有合作任务和单独任务的人员与车辆的路线规划,此类问题由于目标函数与旅行商问题不一样,因此不能够用CTSP模型来建模.由于CBTSP属于NP难问题,对于规模大的此类问题,自然启发式算法是个合适的选择.基于此,提出了一种自然启发式算法求解CBTSP,该算法是基于伊藤过程的粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)、模拟退火算法(simulated annealing, SA)和遗传算法(genetic algorithm, GA)的混合算法(PSGA).PSGA首先用二重染色体编码来构建问题的解,然后运用遗传算法的交叉操作进行更新,其中交叉长度由伊藤过程的活动强度来控制,而活动强度由粒子半径和环境温度来决定.为了充分验证算法的有效性,使用小尺度到大尺度不同规模的数据进行实验,通过广泛的实验与分析表明:PSGA求解CBTSP问题的求解质量要优于对比算法.     

考虑工作量平衡的多旅行商问题及其求解

根据多旅行商问题（MTSP）特点,针对最小化各旅行商最长路线这一优化目标,提出改进蚁群算法（IACO）。最小化各旅行商最长路线考虑各旅行商的工作量平衡,更具实际应用意义。算法中信息素更新与限制遵循最大最小蚁群算法（MMAS）框架,为提高算法性能设计混合局域搜索算法。利用文献中标准算例进行检验,结果表明,所设计蚁群算法与三种遗传算法相比表现出较强竞争性。     

求解旅行商问题的两个启发式算法的改进

文中提出了两种求解旅行商问题的改进启发式算法指引最近邻算法和选择"龙骨"的指数近邻搜索算法.指引最近邻算法是在经典的最近邻算法基础上提出的,从稳定性、解的质量以及解的结构来看,要优于最近邻算法.选择"龙骨"的指数近邻搜索算法则是利用指引最近邻算法中所得到的初始"龙骨",对指数近邻搜索算法提出的一种改进算法.理论分析及数值试验表明改进算法在部分实例中有它们的优越性.     

求解中国旅行商问题的新结果

迄今为止,中国旅行商问题的最优解是15904公里。本文运用模糊数学模拟人的思维过程,提出了一种新的寻优方法,用该方法求解中国旅行商问题,得到更优的结果——15512公里。     

指针网络改进遗传算法求解旅行商问题

虽然遗传算法相较于其他算法能够更好地求解旅行商问题,但这种算法在使用的过程中容易陷入局部最优的问题,进而导致问题求解遭遇困境。文章在简要介绍旅行商问题的基础上,介绍了遗传算法求解旅行商问题的思路和方法,并明确算法应用中存在的不足。在此基础上提出基于指针网络改进遗传算法求解旅行商问题的新思路,为弥补遗传算法的缺陷提供相应的原理支持。     

旅行商问题(TSP)的伪并行遗传算法

旅行商问题(TSP)是典型的NP完全组合优化问题．本文基于遗传算法求解TSP问题时的独特性,提出一种采用无性繁殖的改进伪并行遗传算法,避免了交叉算子对良好基因模式的破坏;初始种群通过贪婪算法得到并进行预处理,提高算法的收敛速度;伪并行遗传算法中子群体之间的信息交换采用孤岛模型．这些改进措施对降低算法的复杂程度、提高算法的收敛速度和全局搜索能力有重要意义．仿真研究结果表明,该算法的寻优效率较高,有效地克服了标准遗传算法的早熟收敛问题．     

求解最小比率旅行商问题的离散蝙蝠算法

研究了以总路程与总收益之比为目标函数的最小比率旅行商问题,提出了求解该问题的离散蝙蝠算法。介绍了蝙蝠算法的基本思想,重新定义了位置与位置的减法操作算子、实数与位置的乘法操作算子以及速度与位置的加法操作算子,引入了城市子序列逆序策略来对线路进行局部搜索。给出了算法的具体实现方案,并通过仿真和比较实验验证算法的优化性能,实验结果表明该算法可以有效求解最小比率旅行商问题。     

Parallelized neural network system for solving Euclidean traveling salesman problem

We investigate a parallelized divide-and-conquer approach based on a self-organizing map (SOM) in order to solve the Euclidean traveling salesman problem (TSP). Our approach consists of dividing cities into municipalities, evolving the most appropriate solution from each municipality so as to find the best overall solution and, finally, joining neighborhood municipalities by using a blend operator to identify the final solution. We evaluate performance of parallelized approach over standard TSP test problems (TSPLIB) to show that our approach gives a better answer in terms of quality and time rather than the sequential evolutionary SOM.     

A new and efficient ant-based heuristic method for solving the traveling salesman problem

Abstract: In this paper, we present an efficient metaheuristic approach for solving the problem of the traveling salesman. We introduce the multiple ant clans concept from parallel genetic algorithms to search solution space using different islands to avoid local minima in order to obtain a global minimum for solving the traveling salesman problem. Our simulation results indicate that the proposed novel traveling salesman problem method (called the ACOMAC algorithm) performs better than a promising approach named the ant colony system. This investigation is concerned with a real life logistics system design which optimizes the performance of a logistics system subject to a required service level in the vehicle routing problem. In this work, we also concentrate on developing a vehicle routing model by improving the ant colony system and using the multiple ant clans concept. The simulation results reveal that the proposed method is very effective and potentially useful in solving vehicle routing problems.     

求解旅行商问题的位置-次序编码差分演化算法

首先利用“差异算子”和“选择算子”描述了差分演化算法(DE)的基本原理,然后提出了一种新的、通用的特殊编码方法：位置 次序编码法,并利用此编码方法,提出了求解著名旅行商问题的离散差分演化算法：基于位置 次序编码的差分演化算法(PODE)。对于TSPLIB中两个不同规模的旅行商问题实例的计算表明,PODE算法具有极好的收敛性和稳定性     

A comparative analysis of several asymmetric traveling salesman problem formulations

In this survey, a classification of 24 asymmetric traveling salesman problem (ATSP) formulations is presented. The strength of their LP relaxations is discussed and known relationships from the literature are reviewed. Some new relationships are also introduced, and computational results are reported.     

改进的嵌套分区算法求解旅行商问题

嵌套分区算法是近年来提出的一种求解大规模优化问题的新型全局优化方法。介绍了嵌套分区算法（NPM）的基本思想,将其应用于求解旅行商问题。分析确定了嵌套分区算法各个算子的策略,提出了一种改进的嵌套分区算法。该算法采用加权抽样法求得初始最可能域,用全局数组记录下每个区域的历史最优解,用3-opt局部搜索算法改进每个区域解的质量。对TSPLIB中部分实例仿真结果表明,所提出的结合3-opt算法的改进嵌套分区算法在求解 TSP问题时可以获得高质量的解。     

基于LINGO的旅行商问题的建模方法

旅行商问题是图论中一类经典的最优化问题,其研究对于其他图优化问题的解决具有重要的理论意义和实际价值。针对旅行商问题建模中的困难之处--如何避免“分割”现象,提供了三种不同的解决方法,并给出了基于当今最流行的优化计算软件LINGO的实证分析。     

模糊人工蜂群算法的旅行商问题求解

针对传统人工智能算法早熟收敛问题, 基于模糊化处理和蜂群寻优的特点, 提出一种模糊人工蜂群算法, 将模糊输入/输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效调整, 避免算法陷入局部极值。通过对旅行商问题的仿真实验和与其他算法的比较来验证算法的性能。计算结果表明, 该算法有良好的鲁棒性和有效性。