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多尺度量子谐振子算法在组合优化问题中的性能分析 被引量：8
1
作者 王鹏 黄焱 +1 位作者 安俊秀 李建平 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期469-474,共6页
多尺度量子谐振子算法(MQHOA)是一种基于一维量子谐振子波函数原理提出的新优化算法,该文在MQHOA框架下构建了旅行商问题(TSP)的求解流程和方法,研究了算法的物理意义和理论收敛过程。通过对12组TSP标准测试数据集的实验表明,根据算法... 多尺度量子谐振子算法(MQHOA)是一种基于一维量子谐振子波函数原理提出的新优化算法,该文在MQHOA框架下构建了旅行商问题(TSP)的求解流程和方法,研究了算法的物理意义和理论收敛过程。通过对12组TSP标准测试数据集的实验表明,根据算法物理模型要求的高斯邻域生成方法优于随机邻域生成方法,而且MQHOA算法对TSP问题的求解结果在获得最优解的概率和多次实验的平均最小距离两个指标上都要优于模拟退火算法,与其他算法对比也证明了该算法具有较好的性能。同时还研究了在规则城市数据集条件下算法的性能和收敛情况。这些结果证明MQHOA算法可以较好地被应用于组合优化问题。 展开更多
关键词 组合优化 多尺度量子谐振子算法 优化算法 旅行商问题
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神经网络方法在解C─TSP中的应用 被引量：4
2
作者 党建武 靳蕃 《兰州铁道学院学报》 1994年第1期65-71,共7页
该文提出了一个新的组合优化问题：中国旅行商问题（Ｃ─ＴＳＰ），讨论了用神经网络的原理和方法解决它，提出了智能化的优化方法。
关键词 神经元 神经网络 旅行商问题
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自适应蚁群算法 被引量：150
3
作者 张纪会 高齐圣 徐心和 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第1期1-3,8,共4页
蚁群算法是由意大利学者M .Dorigo等人首先提出的一种新型的模拟进化算法 ,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质 ,为求解算杂的组合优化问题提供了一种新思路 .此方法已经引起了众多学者的研究兴趣 .但同时也存在着一些缺点 ,... 蚁群算法是由意大利学者M .Dorigo等人首先提出的一种新型的模拟进化算法 ,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质 ,为求解算杂的组合优化问题提供了一种新思路 .此方法已经引起了众多学者的研究兴趣 .但同时也存在着一些缺点 ,如需要较长的计算时间 ,容易出现停滞现象等 .目前国内对此研究尚少 ,为此 ,本文对蚁群算法的研究现状作一综述 ,希望能够对相关研究起到一定的启发作用 . 展开更多
关键词 蚁群算法 强化学习 旅行商问题 组合优化问题
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蚁群算法中参数α、β、ρ设置的研究——以TSP问题为例 被引量：155
4
作者 叶志伟 郑肇葆 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期597-601,共5页
以TSP问题为例 ,对蚁群算法中参数α、β、ρ的作用作了理论上的研究 ,同时对最优的参数配置问题作了分析。在保证获得解的前提下 ,为了提高计算速度 ,对基本蚁群算法中的选择路线策略进行了调整。通过实例计算表明 ,这种调整是切实可行... 以TSP问题为例 ,对蚁群算法中参数α、β、ρ的作用作了理论上的研究 ,同时对最优的参数配置问题作了分析。在保证获得解的前提下 ,为了提高计算速度 ,对基本蚁群算法中的选择路线策略进行了调整。通过实例计算表明 ,这种调整是切实可行的 ,有较好的实用价值。 展开更多
关键词 蚁群算法 旅行商问题 参数配置
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粒子群优化算法求解旅行商问题 被引量：139
5
作者 黄岚 王康平 +3 位作者 周春光 庞巍 董龙江 彭利 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期477-480,共4页
首先介绍粒子群优化的搜索策略与基本算法 ,然后通过引入交换子和交换序的概念 ,构造一种特殊的粒子群优化算法 ,并用于求解旅行商问题 .实验表明了在求解组合优化问题中的有效性 .
关键词 旅行商问题 粒子群优化算法 搜索策略 交换子 交换序 组合优化 最优解
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基于分布均匀度的自适应蚁群算法 被引量：111
6
作者 陈崚 沈洁 +1 位作者 秦玲 陈宏建 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期1379-1387,共9页
针对蚁群算法加速收敛和早熟停滞现象的矛盾,提出一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法,以求在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。该算法根据优化过程中解的分布均匀度,自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策... 针对蚁群算法加速收敛和早熟停滞现象的矛盾,提出一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法,以求在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。该算法根据优化过程中解的分布均匀度,自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策略,以数种对称和不对称TSP(traveling salesman problem)问题为例所进行的计算结果表明,该方法比一般蚁群算法具有更好的收敛速度和稳定性,更适合于求解大规模的TSP问题。 展开更多
关键词 蚁群算法 优化 旅行商问题
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改进的遗传算法求解旅行商问题 被引量：163
7
作者 于莹莹 陈燕 李桃迎 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1483-1488,共6页
提出一种解决旅行商问题的改进遗传算法.在传统遗传算法的基础上,引入贪婪算法进行种群初始化;从遗传进化代数和个体适应函数值两个方面实现遗传参数自适应调节,在加快寻优速度的同时防止寻优陷入局部最优;采用基于贪婪方法的启发式交... 提出一种解决旅行商问题的改进遗传算法.在传统遗传算法的基础上,引入贪婪算法进行种群初始化;从遗传进化代数和个体适应函数值两个方面实现遗传参数自适应调节,在加快寻优速度的同时防止寻优陷入局部最优;采用基于贪婪方法的启发式交叉算子优化交叉结果;对交叉前后的种群分别实施精英个体保留策略,保证最优基因结构得以延续.实验结果分析表明,改进的遗传算法可以在种群规模较小的情况下具有更可靠的寻优能力. 展开更多
关键词 旅行商问题 遗传算法 贪婪算法 自适应调节
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改进遗传模拟退火算法在TSP优化中的应用 被引量：133
8
作者 何庆 吴意乐 徐同伟 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期219-225,共7页
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... 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. 展开更多
关键词 旅行商问题 遗传算法 模拟退火算法 交叉变异算子 METROPOLIS准则
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广义粒子群优化模型 被引量：102
9
作者 高海兵 周驰 高亮 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期1980-1987,共8页
粒子群优化算法提出至今一直未能有效解决的离散及组合优化问题.针对这个问题,文中首先回顾了粒子群优化算法在整数规划问题的应用以及该算法的二进制离散优化模型,并分析了其缺陷.然后,基于传统算法的速度-位移更新操作,在分析粒子群... 粒子群优化算法提出至今一直未能有效解决的离散及组合优化问题.针对这个问题,文中首先回顾了粒子群优化算法在整数规划问题的应用以及该算法的二进制离散优化模型,并分析了其缺陷.然后,基于传统算法的速度-位移更新操作,在分析粒子群优化机理的基础上提出了广义粒子群优化模型(GPSO),使其适用于解决离散及组合优化问题.GPSO模型本质仍然符合粒子群优化机理,但是其粒子更新策略既可根据优化问题的特点设计,也可实现与已有方法的融合.该文以旅行商问题(TSP)为例,针对遗传算法(GA)解决该问题的成功经验,使用遗传操作作为GPSO模型中的更新算子,进一步提出基于遗传操作的粒子群优化模型,并以Inver over算子作为模型中具体的遗传操作设计了基于GPSO模型的TSP算法.与采用相同遗传操作的GA比较,基于GPSO模型的算法解的质量与收敛稳定性提高,同时计算费用显著降低. 展开更多
关键词 广义粒子群优化模型 旅行商问题 Inver over算子
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一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法 被引量：111
10
作者 李擎 张超 +1 位作者 陈鹏 尹怡欣 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期873-878,883,共7页
蚁群算法是一种应用广泛、性能优良的智能优化算法,其求解效果与参数选取息息相关.鉴于此,针对现有基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题,提出一种新的解决方案.该方案给出一种全局异步与精英策略相结合的信息素更新方式,且... 蚁群算法是一种应用广泛、性能优良的智能优化算法,其求解效果与参数选取息息相关.鉴于此,针对现有基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题,提出一种新的解决方案.该方案给出一种全局异步与精英策略相结合的信息素更新方式,且通过大量统计实验可以在较大程度上减少蚁群算法被粒子群算法调用一次所需的迭代代数.仿真实验表明,所提出算法在求解较大规模旅行商问题时具有明显的速度优势. 展开更多
关键词 粒子群算法 改进蚁群算法 迭代代数 旅行商问题
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旅行推销员问题的算法综述 被引量：65
11
作者 马良 《数学的实践与认识》 CSCD 2000年第2期156-165,共10页
本文综述了旅行推销员问题 (TSP)近几十年来的算法研究进展 。
关键词 旅行推销员问题 图论 算法 TSP 数学模型 时间复
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改进混合蛙跳算法求解旅行商问题 被引量：93
12
作者 罗雪晖 杨烨 李霞 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期130-135,共6页
以旅行商问题(TSP)为例,引入调整序思想设计了局部搜索策略,同时在全局信息交换过程中加入变异操作,提出一种改进混合蛙跳算法求解TSP问题。实验结果表明,与遗传算法和粒子群优化算法相比较,改进混合蛙跳算法在求解TSP问题上具有更好的... 以旅行商问题(TSP)为例,引入调整序思想设计了局部搜索策略,同时在全局信息交换过程中加入变异操作,提出一种改进混合蛙跳算法求解TSP问题。实验结果表明,与遗传算法和粒子群优化算法相比较,改进混合蛙跳算法在求解TSP问题上具有更好的搜索性能和顽健性。 展开更多
关键词 混合蛙跳算法 旅行商问题 局部搜索 全局信息交换
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基于自适应蚁群算法的车辆路径问题研究 被引量：59
13
作者 刘志硕 申金升 柴跃廷 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期562-566,共5页
车辆路径问题(VRP)是物流研究领域中一个具有重要理论和现实意义的问题.蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,可以很好地解决旅行商问题(TSP).在分析VRP与TSP区别的基础上,构造了求解VRP的自适应蚁群算法.指出可行解问题是蚁群算法的关键... 车辆路径问题(VRP)是物流研究领域中一个具有重要理论和现实意义的问题.蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,可以很好地解决旅行商问题(TSP).在分析VRP与TSP区别的基础上,构造了求解VRP的自适应蚁群算法.指出可行解问题是蚁群算法的关键问题,并重点对该问题进行了研究,提出了近似解可行化等解决策略.实验结果表明,自适应蚁群算法性能优良,能够有效地求解VRP问题. 展开更多
关键词 车辆路径问题 旅行商问题 自适应蚁群算法 近似解可行化 吸引力
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用于连续函数优化的蚁群算法 被引量：67
14
作者 陈烨 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 2004年第6期117-120,共4页
为了用蚁群算法来解决连续优化问题,该算法将函数优化问题中生成解的过程转化为蚁群每前进一步就选择一个十进制数字并以此来生成一个十进制串的过程。与普通蚁群算法相同,蚁群在选择数字的过程中将一定量的信息记录在每条选择的路径上... 为了用蚁群算法来解决连续优化问题,该算法将函数优化问题中生成解的过程转化为蚁群每前进一步就选择一个十进制数字并以此来生成一个十进制串的过程。与普通蚁群算法相同,蚁群在选择数字的过程中将一定量的信息记录在每条选择的路径上以改变下一次蚁群选择各个数字的概率。实验数据表明,文中的函数优化算法能比遗传算法以及其他用于连续优化的蚁群算法更快地找到更好的解。这种算法为蚁群算法求解连续优化问题提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 蚁群算法 旅行商问题 连续函数优化
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一种改进的求解TSP问题的演化算法 被引量：60
15
作者 蔡之华 彭锦国 +2 位作者 高伟 魏巍 康立山 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期823-828,共6页
演化算法是解决组合优化问题的高效搜索算法.该文在现有求解TSP问题的演化算法的基础上,通过引入映射算子、优化算子以及增加一些控制策略,提出了一种高效的演化搜索算法.实验表明,该算法是有效的,通过对CHN144以及国际通用的TSPLIB中... 演化算法是解决组合优化问题的高效搜索算法.该文在现有求解TSP问题的演化算法的基础上,通过引入映射算子、优化算子以及增加一些控制策略,提出了一种高效的演化搜索算法.实验表明,该算法是有效的,通过对CHN144以及国际通用的TSPLIB中不同城市规模的数据进行测试表明,其中实例CHN144得到的最短路径为30353.860997,优于吴斌等运用分段算法得到的最短路径30354.3,亦优于朱文兴等人的结果,实例st70和kroB150得到的最短路径分别与运用分段算法得到的最短路径值相同,实例pr136得到的最短路径值为96770.924122,优于TSPLIB中提供的最短路径96772,对于其它实例也均能快速地得到和TSPLIB中提供的最优路径相同或更优的路径,该算法不仅很容易收敛到问题的最优解,而且求解速度极快. 展开更多
关键词 旅行商问题 演化算法 算子
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求解TSP问题的一种改进的遗传算法 被引量：58
16
作者 谢胜利 唐敏 董金祥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第8期58-60,245,共4页
TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种理想方法。文章针对解决TSP问题,提出使用改进的遗传算法,即用浓度控制选择策略以保证群体的多样性,用贪婪交叉算子和启发式倒位变异算子来提高算法的收敛速度,较好地解决了... TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种理想方法。文章针对解决TSP问题,提出使用改进的遗传算法,即用浓度控制选择策略以保证群体的多样性,用贪婪交叉算子和启发式倒位变异算子来提高算法的收敛速度,较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾。算法的分析和测试表明,该文算法的改进是有效的。 展开更多
关键词 TSP问题 遗传算法 运筹学 浓度控制 贪婪交叉算子
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求解TSP问题算法综述 被引量：67
17
作者 王剑文 戴光明 +1 位作者 谢柏桥 张全元 《计算机工程与科学》 CSCD 2008年第2期72-74,155,共4页
TSP问题(旅行商问题)是一个典型的组合优化问题,具有重要实际应用价值。对于大规模TSP问题,至今尚未找到非常有效的求解方法。为此,本文讨论了传统的确定性算法和流行的智能算法,并指出各种方法的优缺点,提出了未来求解TSP问题的发展趋势。
关键词 旅行商问题 动态规划法 分枝限界法 遗传算法 郭涛算法
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求解TSP问题的多级归约算法 被引量：60
18
作者 邹鹏 周智 +1 位作者 陈国良 顾钧 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期35-42,共8页
TSP(traveling salesman problem)问题是最经典的NP-hard组合优化问题之一.长期以来,人们一直在寻求快速、高效的近似算法,以便在合理的计算时间内解决大规模问题.由于对较大规模的问题,目前的近似算法尚不能在较短的时间内给出高质量的... TSP(traveling salesman problem)问题是最经典的NP-hard组合优化问题之一.长期以来,人们一直在寻求快速、高效的近似算法,以便在合理的计算时间内解决大规模问题.由于对较大规模的问题,目前的近似算法尚不能在较短的时间内给出高质量的解,因此提出了多重归约算法.该算法的基本原理是通过对TSP问题的局部最优解与全局最优解之间关系的分析,发现对局部最优解的简单的相交操作能以很高的概率得到全局最优解的部分解.利用这些部分解可以大大缩小原问题的搜索空间,同时也不会降低搜索的性能.这就是所谓的归约原理.再通过多次归约使问题的规模降到足够小,然后对这个较小规模的实例直接用已有的算法求解,最后通过相反的次序拼接部分解,最终得到一个合法的解.在TSPLIB(traveling salesman problem library)中,典型实例上的实验结果表明,此算法在求解质量和求解速度上与目前已知的算法相比有较大的改进. 展开更多
关键词 TSP问题 多级归约算法 运筹学 组合优化问题
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具有感觉和知觉特征的蚁群算法 被引量：36
19
作者 陈崚 秦玲 +1 位作者 陈宏建 徐晓华 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第10期1418-1425,共8页
针对传统蚁群算法加速收敛与早熟、停滞现象的矛盾,模仿蚂蚁感觉和知觉行为提出一种新的蚁群优化算法, 使蚂蚁受显意识和潜意识的相互作用选择路径,同时自适应地修改路径上的信息量.以多种不同规模的对称和不对称旅行商问题(TSP)为例进... 针对传统蚁群算法加速收敛与早熟、停滞现象的矛盾,模仿蚂蚁感觉和知觉行为提出一种新的蚁群优化算法, 使蚂蚁受显意识和潜意识的相互作用选择路径,同时自适应地修改路径上的信息量.以多种不同规模的对称和不对称旅行商问题(TSP)为例进行的仿真结果表明算法具有较好的收敛速度和稳定性,比较适合求解城市数目较多的TSP问题。 展开更多
关键词 蚁群算法 感觉 意识 旅行商问题
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基于人工蜂群算法的TSP仿真 被引量：63
20
作者 胡中华 赵敏 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期978-982,共5页
针对标准蚁群算法求解的旅行商问题(TSP)存在收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,将求解组合优化问题的过程转化为蜜蜂群寻找优良蜜源的过程,并分析了人工蜂群算法及3种基本算法模型,3种引领因子更新策略,讨论了转移因子动态更新公式及状... 针对标准蚁群算法求解的旅行商问题(TSP)存在收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,将求解组合优化问题的过程转化为蜜蜂群寻找优良蜜源的过程,并分析了人工蜂群算法及3种基本算法模型,3种引领因子更新策略,讨论了转移因子动态更新公式及状态转移公式,研究了利用该算法求解TSP问题的具体步骤,通过典型的TSP实例进行了仿真实验,结果表明该算法能够克服早熟现象,迭代次数少,收敛速度快,通用性强,比标准蚁群算法具有一定优势. 展开更多
关键词 人工蜂群算法 旅行商问题 组合优化
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