粒子群算法求解旅行商问题程序设计

粒子群优化算法是一种具备全局搜索能力的群集智能优化算法,针对一类离散的、NP完全的组合优化问题——旅行商问题,该文介绍了用粒子群算法求解旅行商问题的改进策略和主要模块的程序设计思想。将算法应用到20个城市的解旅行商问题所得到的结果与遗传算法进行比较,数字仿真与结果比较表明了改进粒子群算法求解该问题的有效性。     

粒子群算法求解旅行商问题程序设计

粒子群优化算法是一种具备全局搜索能力的群集智能优化算法,针对一类离散的、NP完全的组合优化问题——旅行商问题．该文介绍了用粒子群算法求解旅行商问题的改进策略和主要模块的程序设计思想。将算法应用到20个城市的解旅行商问题所得到的结果与遗传算法进行比较,数字仿真与结果比较表明了改进粒子群算法求解该问题的有效性。     

基于知识库求解TSP问题的改进遗传算法

旅行商问题是一个典型的、易于描述却难以处理的np完全问题,快速有效地解决旅行商问题具有重要的理论和实际意义。该文提出了一种改进的遗传算法求解旅行商问题。该算法将遗传算法和知识库结合起来,利用遗传算法全局搜索能力强和知识库具有存储记忆功能的特点,提高了遗传算法求解旅行商问题的效率。并通过实验数据对基本遗传算法和改进遗传算法的求解结果进行比较,证明改进遗传算法的可行性和有效性。最后给出了改进遗传算法的重要问题和新的研究方向。     

压缩搜索空间法解TSP

旅行商问题(TSP)是一个著名的组合优化问题,从TSP的区域特性入手,提出并详细描述了将搜索剪枝算法与遗传算法相结合的剪枝表法.在对中国旅行商问题(CTSF)的实验中,剪枝表法表现出了良好的寻优能力和鲁棒性,是一种新的可行解决方案.     

基于优化蚁群算法在TSP问题中的应用研究

笔者以求解旅行商问题的最短巡回路径为主要研究对象,对蚁群算法和遗传算法以及二者融合后的原理进行说明。在此基础上建立了它们的数学模型,并详细分析了其求解旅行商问题的步骤。通过对比分析三种算法在eil101算例上的寻优结果可知,在此算例规模的TSP问题上,蚁群算法与遗传算法融合后的寻优效果,明显好于两种算法单独运算时的求解效果。     

一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法

旅行商问题(TravellingSalesmanProblemTSP)是一个典型的组合优化难题,论文提出一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法。该算法结合遗传算法和2-opt邻域搜索优化技术,并针对旅行商问题的特点,提出K近邻点集以缩减搜索空间从而加快求解速度。基于典型实例的仿真结果表明,此算法的求解效率比较高。     

一类特殊的集送一体化TSP问题及其遗传算法求解

同类商品集送一体化的旅行商问题是经典TSP问题的一种新变体,建立了该问题的数学模型,根据该问题的特征,结合局域搜索优化算法,改进了遗传算法的交叉、变异算子。对算例的求解证明了遗传算法在解决1-PDTSP问题上优越性。     

基于递阶遗传算法的多旅行商问题优化*

旅行商问题是一个经典的NP问题,对多人旅行商问题的求解则更具有意义。为了解决所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商一类问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题无须设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。     

遗传算法和小波分析在函数优化中的运用

对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题,用传统优化方法较难求解,而遗传算法却可以方便地得到较好的结果。本文分别用传统寻优算法和遗传算法对Rosenbrock函数作了测试比较,证明了遗传算法优于其他优化算法的全局寻优能力。对遗传算法寻优的标准偏差数据作小波分析,得到一些新颖的结果。     

使用遗传算法求解旅行商问题

遗传算法模拟自然界动物的繁衍来解决全局寻优问题,。旅行商问题是典型的组合优化问题,而且非常适于演示遗传算法的基本思想。对于遗传算法的优化,国内外许多专家结合旅行商问题提出了很多算子,结合其中的一些经典算子实现应用遗传算法解决旅行商问题的演示程序。     

Particle swarm optimization-based algorithms for TSP and generalized TSP

A novel particle swarm optimization (PSO)-based algorithm for the traveling salesman problem (TSP) is presented. An uncertain searching strategy and a crossover eliminated technique are used to accelerate the convergence speed. Compared with the existing algorithms for solving TSP using swarm intelligence, it has been shown that the size of the solved problems could be increased by using the proposed algorithm.Another PSO-based algorithm is proposed and applied to solve the generalized traveling salesman problem by employing the generalized chromosome. Two local search techniques are used to speed up the convergence. Numerical results show the effectiveness of the proposed algorithms.     

求解工作量平衡多旅行商问题的改进遗传算法

针对工作量平衡的多旅行商问题,提出了一种融合杂草算法繁殖机制和局部优化变异算子的改进遗传算法（Reproductive mechanism and Local optimization mutation operator based Genetic Algorithm,RLGA）。该算法利用入侵杂草优化算法中以适应度为基准的繁殖机制来产生种群并进行遗传操作,以此来提高算法的搜索效率;同时提出一种混合局部优化算子作为变异算子来提高算法的局部搜索能力,从而提高收敛精度。实验结果表明,RLGA在求解工作量平衡的多旅行商问题时可以快速收敛到较优解,并且求解精度得到了很大的提高。     

基于自适应继承策略的帝国竞争算法求解旅行商问题

针对帝国竞争算法在求解旅行商问题时局部搜索能力不强和容易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于自适应继承策略的帝国竞争算法.该算法采用自适应继承策略的启发式交叉算子、单点局部插入策略和固定邻域的2-opt算子来增强算法的局部优化能力,并加入帝国精英解集以保持种群的多样性.通过标准实例测试,验证了所提出的改进策略的优越性,与基于启发式交叉算子和帝国主义算法为框架的其他算法进行对比,实验结果表明,该算法求解中小规模的解旅行商问题具有较高的求解精度和较快的收敛速度.     

基于小波精英解学习和多角度搜索的新型阴阳平衡优化算法

针对基本阴阳平衡优化算法计算精度低和优化速度慢等问题,提出一种新型阴阳平衡优化算法.首先,设计小波精英解学习策略,充分利用精英解的进化信息产生高质量的解,用于算法的全局勘探和局部开发;然后,将搜索角度引入解更新方程中,以实现对算法搜索空间的全方位搜索,并对所提出算法的收敛性进行理论分析;最后,采用连续优化测试函数和瓶颈旅行商问题进行数值实验,并将所提出算法与多种智能优化方法进行比较.实验结果表明,所提出算法具有更好的优化性能.     

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。     

求解TSP问题的改进果蝇优化算法

基于求解TSP问题,提出一种改进果蝇优化算法（GFOA）,该算法结合TSP问题的特点,把果蝇优化算法的连续空间对应到离散规划,利用轮盘赌法初始化路径,并把遗传算法的交叉、变异操作应用于路径的寻优,同时利用C2Opt算子对局部最优路径进行优化,加快局部搜索能力和收敛速度。通过对13个TSPLIB 标准库的TSP算例进行仿真实验,实验结果表明,提出的算法在较小规模算例中能以较少的迭代次数和运行时间快速收敛到已知最优解,在较大规模算例中能接近理论最优解,具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。     

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.     

基于拥挤度的改进蚁群算法

针对蚁群算法在求解旅行商问题时收敛时间长,且易陷入局部最优状态的缺陷,提出一种基于拥挤度的动态信息素蚁群优化策略。该算法引入静态拥挤度和动态拥挤度算子,主动提前预防停滞现象。将拥挤度与状态转移规则相结合,使蚁群状态实时跟随路径搜索情况而改变,提高蚁群自适应能力。针对蚁群路径搜索情况,加入邻域搜索优化规则,缩小搜索区域,结合2-opt局部优化策略,加快蚁群收敛速度。仿真结果表明,本算法既有较高的搜索效率又有较强的全局搜索能力。对比其他优化算法,无论是求解质量、稳定性还是收敛速度都能达到令人满意的效果。     

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。     

一种混合改进遗传算法的嵌套分区算法

提出一种混合改进遗传算法的嵌套分区算法用于求解旅行商问题。该算法首先使用加权抽样法产生初始最可能域,用全局数组保存每个区域的历史最优解,设计子域交叉算子和子域变异算子,并用改进的遗传算法搜索每个子域和裙域的最好解,然后对Lin-Kernighan算法进行改进,并且在搜索裙域中最好解时,对种群中优秀个体用改进的Lin-Kernighan算法进行优化。对TSPLIB中问题实例的仿真结果表明,所提出的混合改进遗传算法的嵌套分区算法在求解旅行商问题时可以获得高质量的解。