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基于模拟退火蚁群算法的机器人路径规划方法 被引量：37
1
作者 袁佳泉 李胜 +1 位作者 吴益飞 郭健 《计算机仿真》 北大核心 2019年第10期329-333,共5页
为优化变电站巡检机器人巡检路线,节省巡检时间,提出了一种针对变电站半结构化环境的路径规划方法.采用Di-jkstra算法求取巡检点间的最短路径建立无向图,然后利用模拟退火蚁群双层启发式算法求解最优解.引入退火机制有效的提高了全局搜... 为优化变电站巡检机器人巡检路线,节省巡检时间,提出了一种针对变电站半结构化环境的路径规划方法.采用Di-jkstra算法求取巡检点间的最短路径建立无向图,然后利用模拟退火蚁群双层启发式算法求解最优解.引入退火机制有效的提高了全局搜索能力,避免陷入局部最优.利用偏离度作为评价解的优劣标准,指导信息素的更新,加快了算法的收敛速度.算例仿真表明,上述路径规划方法能够快速的规划出路径最短、经过点较少的最优巡检路径. 展开更多
关键词 变电站巡检机器人 路径规划 模拟退火蚁群算法 多目标旅行商问题
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求解多目标旅行商问题的混合遗传算法 被引量：12
2
作者 朱云飞 蔡自兴 +1 位作者 袁琦钊 郑金华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期52-56,共5页
一般TSP问题是单目标的,只追求一个性能指标:所走路径最短。然而对于具体的TSP问题,实际中常常需要考虑:路程最短、时间最少、费用最省、风险最小等等多方面的因素。设计了贪婪的复合变异算子(GCM),引入隔代爬山法算子来提高多目标TSP... 一般TSP问题是单目标的,只追求一个性能指标:所走路径最短。然而对于具体的TSP问题,实际中常常需要考虑:路程最短、时间最少、费用最省、风险最小等等多方面的因素。设计了贪婪的复合变异算子(GCM),引入隔代爬山法算子来提高多目标TSP问题的搜索能力。实验结果表明该算法是有效的。 展开更多
关键词 旅行商问题 多目标旅行商问题 遗传算法 多目标遗传算法 贪婪的复合变异算子 爬山法
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基于偏好信息的多目标旅行商问题Pareto优化求解 被引量：7
3
作者 李锋 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期592-598,共7页
多目标旅行商问题(MOTSP)是经典旅行商问题的扩展,其优化目标包含了距离、成本、收益及风险等多个相互冲突的指标.本文提出了一种基于偏好的Pareto演化算法p-PEA用于建模并求解此NP-hard问题.该优化算法建立在MOTSP的智能体仿真模型之上... 多目标旅行商问题(MOTSP)是经典旅行商问题的扩展,其优化目标包含了距离、成本、收益及风险等多个相互冲突的指标.本文提出了一种基于偏好的Pareto演化算法p-PEA用于建模并求解此NP-hard问题.该优化算法建立在MOTSP的智能体仿真模型之上,从而解决了数学建模不能真实再现实际MOTSP中众多影响因素的问题.通过仿真的方法,算法能够得到MOTSP可行解的各项评价指标值.在此基础上,通过设计演化算法搜索问题的Pareto优化解集.其中,将决策者的决策偏好信息引入到Pareto优化解集的求解过程中,所得结果将更合理.最后,以一个130个城市的旅行商问题为例验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 多目标旅行商问题 PARETO优化 演化算法 基于智能体的建模 偏好
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旅行商问题的综述教学研究 被引量：2
4
作者 莫愿斌 刘贺同 王勤 《中国科教创新导刊》 2008年第8期93-94,共2页
旅行商问题是数学上的组合优化问题,是一个经典的NP完全问题。该问题在工程上有很强的实用背景;对该问题的研究一直受到众多学者的重视,对其的求解亦提出了各种不同算法;同时就该问题还提出了各种推广形式,但就该问题的教学研究却很少... 旅行商问题是数学上的组合优化问题,是一个经典的NP完全问题。该问题在工程上有很强的实用背景;对该问题的研究一直受到众多学者的重视,对其的求解亦提出了各种不同算法;同时就该问题还提出了各种推广形式,但就该问题的教学研究却很少有人涉及。针对这些情况,本文就该问题的综述与教学做几方面的研究,以提高对该问题的教学质量、增强学生的学习积极性。 展开更多
关键词 旅行商问题 NP完全问题 多旅行商问题 K旅行商问题 黑白旅行商问题 非对称旅行商问题 多目标旅行商问题 教学研究
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多目标旅行商问题竞争决策算法 被引量：6
5
作者 宁爱兵 熊小华 马良 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第34期13-16,共4页
竞争决策算法是在分析大自然生物世界特别是人类的各种竞争机制和决策原理的基础上,利用竞争造就优化、决策左右结果的特性来到达优化目的的新型寻优算法。给出了用竞争决策算法求解多目标旅行商问题的算法,经过大量数据测试和验证,获... 竞争决策算法是在分析大自然生物世界特别是人类的各种竞争机制和决策原理的基础上,利用竞争造就优化、决策左右结果的特性来到达优化目的的新型寻优算法。给出了用竞争决策算法求解多目标旅行商问题的算法,经过大量数据测试和验证,获得了较好的结果。 展开更多
关键词 竞争决策算法 多目标旅行商问题 竞争力函数 决策函数 资源交换规则 竞争决策均衡
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基因重组算法设计及多目标旅行商问题求解 被引量：3
6
作者 汪勇 张新 +2 位作者 徐琼 王艳红 张百栈 《系统工程》 CSSCI CSCD 北大核心 2015年第2期68-73,共6页
遗传算法等启发式算法在求解旅行商问题时,存在收敛速度较慢、容易出现过早收敛及算法计算效率较低的问题。在模式理论基础上,提出一种新的基因重组算法。根据优良基因模式,设计模式重组算子,运用重构及进化规划的思想设计算法的个体重... 遗传算法等启发式算法在求解旅行商问题时,存在收敛速度较慢、容易出现过早收敛及算法计算效率较低的问题。在模式理论基础上,提出一种新的基因重组算法。根据优良基因模式,设计模式重组算子,运用重构及进化规划的思想设计算法的个体重构算子和个体选择算子。建立一个多目标旅行商问题模型,分析每一轮计算旅行路线适应度值的差异性,采用熵值法确定路程和费用权重。系列实验表明,基因重组算法在求解多目标旅行商问题时,计算效率远高于比较的算法,收敛速度和求解精度也较一般启发式算法有明显改善。 展开更多
关键词 组合最优化 多目标旅行商问题 基因重组算法 优良基因模式
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基于双种群的Pareto局部搜索算法
7
作者 汪欣 夏超 《计算机技术与发展》 2018年第11期115-119,123,共6页
多目标组合优化问题是工程实际和现实生活中常见的问题,随着目标数目的增多,其求解的难度也越发增加,现有的多目标组合优化算法大多只能解决两至三个目标问题,对于超过三个目标的超多目标组合优化问题却没有好的解决方案。在基于分解的... 多目标组合优化问题是工程实际和现实生活中常见的问题,随着目标数目的增多,其求解的难度也越发增加,现有的多目标组合优化算法大多只能解决两至三个目标问题,对于超过三个目标的超多目标组合优化问题却没有好的解决方案。在基于分解的框架和Pareto局部搜索算法的基础上,提出了一种基于双种群的Pareto局部搜索算法用于解决超多目标组合优化问题。算法在进化过程中维持两个种群,分别为工作集和外部集。工作集利用分解的思想将多目标优化问题分解成单目标问题进行解决以加速收敛过程,工作集则进行Pareto局部搜索来产生更为高效的解以保证搜索效率。为验证算法的有效性,基于多目标旅行商问题的多个目标和多个实例进行仿真实验。通过与现有算法的比较可知,算法在超多目标的组合优化问题上有着非常好的效果。 展开更多
关键词 多目标组合优化 Pareto局部搜索 双种群 分解框架 多目标旅行商问题
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混合算法求解多目标平衡旅行商问题 被引量：5
8
作者 董学士 董文永 王豫峰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1751-1762,共12页
平衡旅行商问题(balanced traveling salesman problem,BTSP)是旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)的变化模型,是另一种组合优化问题,可在汽轮机(gas turbine engines,GTE)等的优化问题中得到应用,但BTSP模型只能对含单个旅行... 平衡旅行商问题(balanced traveling salesman problem,BTSP)是旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)的变化模型,是另一种组合优化问题,可在汽轮机(gas turbine engines,GTE)等的优化问题中得到应用,但BTSP模型只能对含单个旅行商一个任务的优化问题建模,不能同时对含多个旅行商多任务的问题进行建模和优化.基于此,首次提出了一种多目标平衡旅行商问题(multiobjective balanced traveling salesman problem,MBTSP)模型,可建模含多个旅行商多任务的优化问题,具体可应用在含多个目标或个体的实际问题,例如含多个GTE的优化.相关文献的研究已证实,伊藤算法和遗传算法(genetic algorithm,GA)在求解组合优化问题中具有较好的性能,因此,应用混合伊藤算法(hybrid ITO algorithm,HITO)和混合遗传算法来求解MBTSP问题.HITO通过蚁群算法(ant colony optimization,ACO)来产生基于图的概率生成模型,再用伊藤算法的漂移和波动算子对该图模型进行更新,从而得到MBTSP的最优解.对于混合遗传算法,第一个用贪心法对遗传算法进行改进,命名为贪心法遗传算法(genetic algorithm with greedy initialization,GAG),第二个用爬山算法优化遗传算法,称之为爬山法遗传算法(genetic algorithm by hill-climbing,GAHC),最后一个为模拟退火遗传算法(genetic algorithm with simulated annealing,GASA).为了有效验证该算法,使用小尺度到大尺度的不同规模MBTSP问题的数据进行实验,结果表明:混合算法在求解MBTSP问题是有效的,并表现出不同的特点. 展开更多
关键词 混合伊藤算法 混合遗传算法 平衡旅行商问题 多目标平衡旅行商问题 蚁群算法
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