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不同遗传算子组合求解TSP问题的比较研究 被引量：5
1
作者 段渊 向毅 《科技通报》 北大核心 2012年第5期27-31,共5页
为研究不同遗传算子在遗传算法中的寻优作用大小,引入了多种交叉算子和多种变异算子,并以求解TSP问题为例,用MATLAB编程实现了基于各种遗传算子组合的遗传算法。在深入分析与对比实验数据的基础上,探讨了各种遗传算子在寻优过程中的作... 为研究不同遗传算子在遗传算法中的寻优作用大小,引入了多种交叉算子和多种变异算子,并以求解TSP问题为例,用MATLAB编程实现了基于各种遗传算子组合的遗传算法。在深入分析与对比实验数据的基础上,探讨了各种遗传算子在寻优过程中的作用及效率。最后,把本文的研究与其他类似研究做了对比分析。 展开更多
关键词 遗传算法 tsp问题 对比研究
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基于交互式的并行蚁群优化算法 被引量：1
2
作者 孟鑫 安毅生 张志明 《计算机系统应用》 2015年第2期224-228,共5页
传统蚁群优化算法研究已经取得了很多重要的成果,但是在解决大规模组合优化问题时仍存在早熟收敛,搜索时间长等缺点.为此,将邻域搜索技术与蚁群优化算法进行融合,提出一种新的并行蚁群优化算法,实验结果表明,在解决大规模TSP问题时,该... 传统蚁群优化算法研究已经取得了很多重要的成果,但是在解决大规模组合优化问题时仍存在早熟收敛,搜索时间长等缺点.为此,将邻域搜索技术与蚁群优化算法进行融合,提出一种新的并行蚁群优化算法,实验结果表明,在解决大规模TSP问题时,该算法求解质量和稳定性更好,在短时间内即可得到较高质量的解. 展开更多
关键词 组合优化问题 邻域搜索技术 并行蚁群优化算法 邻域搜索 tsp问题
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求解TSP的变邻域蝙蝠算法
3
作者 朱德鑫 蔡延光 《电子测试》 2022年第20期51-53,共3页
针对现有蝙蝠算法易早熟、收敛不精等问题,提出一种变邻域蝙蝠算法。通过结合三种变邻域策略,提升算法局部搜索能力,同时加入惯性权重,均衡算法前期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力。结果表明提出的变邻域蝙蝠算法能够有效地解决TS... 针对现有蝙蝠算法易早熟、收敛不精等问题,提出一种变邻域蝙蝠算法。通过结合三种变邻域策略,提升算法局部搜索能力,同时加入惯性权重,均衡算法前期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力。结果表明提出的变邻域蝙蝠算法能够有效地解决TSP问题,且效果比其他传统算法更优。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 tsp问题 车辆路径规划 惯性权重
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混合遗传模拟退火算法求解旅游线路优化问题 被引量：1
4
作者 黄华升 张波 《软件工程》 2017年第11期21-23,共3页
广西旅游资源丰富,对出行线路的规划可以能让旅游线路更为优化合理。本文以广西30个城市的旅游线路优化问题构造TSP问题,分析了遗传算法和模拟退火算法的优缺点。利用两种算法的互补性,构造了混合遗传模拟退火算法,指出三种算法对旅游... 广西旅游资源丰富,对出行线路的规划可以能让旅游线路更为优化合理。本文以广西30个城市的旅游线路优化问题构造TSP问题,分析了遗传算法和模拟退火算法的优缺点。利用两种算法的互补性,构造了混合遗传模拟退火算法,指出三种算法对旅游线路的求解算法过程。通过对实验数据的对比分析,得出了混合遗传模拟退火算法在求解精度上优于遗传算法或模拟退火算法。 展开更多
关键词 混合遗传模拟退火算法 旅游线路优化 tsp问题
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一种带粒子群记忆行为的蚂蚁算法
5
作者 陈德祥 宋武 汪文彬 《电脑知识与技术》 2012年第10X期7319-7320,7334,共3页
为了解决TSP问题,该文在蚂蚁算法的基础上借鉴粒子群的局部极值的概念,赋予每个寻路的蚂蚁记忆以前所搜寻到的最佳路径,从而使蚂蚁算法加快了算法的收敛能力。实验结果证明了算法的有效性。
关键词 tsp问题 蚂蚁系统 粒子群 局部优化
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具有Back-time约束的k-TSP问题(英文)
6
作者 易昆南 杨廷刚 《长沙铁道学院学报》 CSCD 1993年第3期100-105,共6页
本文讨论了具有Back-time约束的k-TSP问题,给出了求解该问题的近似算法,以及在最坏情况下由该算法产生的近似解的估计.
关键词 k-tsp问题 Back-time 约束
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求解复杂TSP问题的随机扰动蚁群算法 被引量：105
7
作者 郝晋 石立宝 周家启 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2002年第9期88-91,136,共5页
针对基本蚁群算法 ,设计出一种新颖的随机扰动蚁群算法 ,并将其应用于求解复杂 TSP问题 .该算法包含了两个重要方面 :一是提出了采用倒指数曲线来描述的扰动因子 ;二是设计出了相应的随机选择策略和扰动策略 .数值模拟表明 :该算法可以... 针对基本蚁群算法 ,设计出一种新颖的随机扰动蚁群算法 ,并将其应用于求解复杂 TSP问题 .该算法包含了两个重要方面 :一是提出了采用倒指数曲线来描述的扰动因子 ;二是设计出了相应的随机选择策略和扰动策略 .数值模拟表明 :该算法可以有效地克服基本蚁群算法的计算时间较长和容易出现停滞现象的缺陷 ,具有更好的全局搜索能力 .此外 。 展开更多
关键词 复杂tsp问题 随机扰动蚁群算法 最优化问题 模拟进化算法
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多态蚁群算法 被引量：66
8
作者 徐精明 曹先彬 王煦法 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期59-65,共7页
在分析现有蚁群算法不足的基础上,提出一种新的含多种蚁群、多种信息激素的多态蚁群算法.该算法通过引入不同种类的蚁群,每一蚁群有不同的信息素调控机制,将局域搜索与全局搜索相结合,使搜索、收敛速度大幅度提高.针对 TSP问题的仿真实... 在分析现有蚁群算法不足的基础上,提出一种新的含多种蚁群、多种信息激素的多态蚁群算法.该算法通过引入不同种类的蚁群,每一蚁群有不同的信息素调控机制,将局域搜索与全局搜索相结合,使搜索、收敛速度大幅度提高.针对 TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性. 展开更多
关键词 蚁群算法 多态蚁群算法 tsp
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基于TSP问题的蚁群算法综述 被引量：34
9
作者 郭平 鄢文晋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第10期181-184,194,共5页
蚁群算法是受现实蚂蚁群体行为启发而得出的一类仿生算法。本文以解决TSP问题为基础,系统地介绍了蚁群算法从诞生到成熟过程中几个代表性的算法。在阐述算法基本思想的前提下,着重论述算法的创新之处。
关键词 蚁群算法 仿生 tsp问题 创新
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一种混合遗传模拟退火算法及其应用 被引量：24
10
作者 刘怀亮 刘淼 《广州大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第2期141-145,共5页
分析了遗传算法和模拟退火算法的优缺点,提出了一种混合遗传模拟退火算法,对其进行优化,并将该算法应用于TSP问题的求解之中.理论分析和实验结果表明了这种混合遗传模拟退火算法优于普通的遗传算法和模拟退火算法.
关键词 模拟退火算法 遗传算法 tsp问题
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求解TSP的一种改进遗传算法 被引量：19
11
作者 彭丹平 林志毅 王江晴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第13期91-93,共3页
TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,GA是求解此类问题的一种方法。但它存在如何较快地找到最优解并防止“早熟”收敛的问题。文章针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出了改进的遗传算法。它从相似性的思想出发,按适应值相似性将群体... TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,GA是求解此类问题的一种方法。但它存在如何较快地找到最优解并防止“早熟”收敛的问题。文章针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出了改进的遗传算法。它从相似性的思想出发,按适应值相似性将群体分级,在不同的级内采用不同的操作,产生数目不等的新解并利用加速算子使其更接近局部极小值。改进后的算法较好地解决了群体多样性与收敛性的矛盾。实验结果表明,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 分级 精英选择策略 启发式交叉算子 贪婪倒位变异算子
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求解货郎担问题(TSP)的佳点集遗传算法 被引量：18
12
作者 赵春英 张铃 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第3期83-84,117,共3页
文章针对求解货郎担问题（ＴＳＰ），给出了一种佳点集遗传算法。通过对ＣＨＮ１４４实例的仿真求解，取得了令人满意的结果，可以看出该算法不仅提高了求解的效率和精度，还有效地避免了“早熟”现象。
关键词 货郎担问题 佳点集 遗传算法 组合优化
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货郎担问题的几何分块算法及China TSP问题的最终解决 被引量：12
13
作者 陈沐天 蔡和熙 《计算机工程与科学》 CSCD 1998年第1期22-27,共6页
本文提出了货郎担问题的一种新的求解方法，即几何分块算法，用该方法找到了ＣｈｉｎａＴＳＰ问题的最短路径，并分析了求解中的一些策略问题。
关键词 NP问题 货郎问题 Chiantsp问题
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一种基于动态参数调整的改进人工鱼群算法 被引量：14
14
作者 张英杰 李志武 奉中华 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期77-82,共6页
针对经典鱼群算法收敛速度慢、寻优精度低的缺陷,提出了一种基于参数动态调整的改进人工鱼群算法.动态调整视野和拥挤度因子以提高算法的搜索效率;改进去交叉算子以消除交叉路径;引入了再寻优算子确保再次搜索去交叉后路径能够快速找到... 针对经典鱼群算法收敛速度慢、寻优精度低的缺陷,提出了一种基于参数动态调整的改进人工鱼群算法.动态调整视野和拥挤度因子以提高算法的搜索效率;改进去交叉算子以消除交叉路径;引入了再寻优算子确保再次搜索去交叉后路径能够快速找到最优值.求解TSP问题的实验结果表明:改进的人工鱼群算法提高了收敛速度、增强了搜索最优解的能力. 展开更多
关键词 旅行商问题 人工鱼群算法 去交叉算子 再寻优算子
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求解TSP问题的自适应离散型布谷鸟算法 被引量：14
15
作者 张子成 韩伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第10期48-54,100,共8页
对于求解的TSP问题,提出了一种自适应离散型布谷鸟算法(Adaptive Discrete Cuckoo Search,ADCS)。在基于布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)的搜索原理下构造TSP问题的路径求解策略。针对离散型算法整体调整容易破坏已形成的较优路径和... 对于求解的TSP问题,提出了一种自适应离散型布谷鸟算法(Adaptive Discrete Cuckoo Search,ADCS)。在基于布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)的搜索原理下构造TSP问题的路径求解策略。针对离散型算法整体调整容易破坏已形成的较优路径和随着算法迭代数目增加导致种群多样性下降这两个缺陷,设计了一种针对路径的自适应型局部调整算子和全局随机扰动策略,采用了简单的2-opt优化算子作为局部优化算子以加快算法的收敛速度。最后采用多组不同规模的标准TSPLIB数据与其他的优化算法进行对比实验,结果表明ADCS算法在求解精度和稳定性方面具有优势。 展开更多
关键词 tsp问题 布谷鸟搜索算法 2-opt优化 局部调整 全局随机扰动
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基于遗传算法的TSP问题求解算法及其系统 被引量：14
16
作者 代桂平 王勇 侯亚荣 《微计算机信息》 2010年第4期15-16,19,共3页
TSP问题为组合优化中的经典的NP完全问题。针对这一问题,首先设计了基于遗传算法的求解算法,包括编码设计、适应度函数选择、终止条件设定、选择算子设定、交叉算子设定以及变异算子设定等,给出了基于遗传算法求解TSP问题的一般性流程,... TSP问题为组合优化中的经典的NP完全问题。针对这一问题,首先设计了基于遗传算法的求解算法,包括编码设计、适应度函数选择、终止条件设定、选择算子设定、交叉算子设定以及变异算子设定等,给出了基于遗传算法求解TSP问题的一般性流程,然后设计并实现了基于遗传算法的TSP问题求解系统,给出了求解系统的体系结构,并给出了求解系统基于Ja-va语言的实现机制,最后通过实验结果的分析,表明了算法具有较好的寻优性能,系统具有较好的实用性。 展开更多
关键词 遗传算法 旅行商问题 体系结构
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一种快速求解TSP问题的遗传算法 被引量：11
17
作者 熊伟清 郭举良 魏平 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2004年第1期19-22,共4页
文章受求最短路径算法的启发,提出一个启发算子用于遗传算法求解TSP问题,通过50,144,150等城市的TSP问题求解,表明该算法求解速度快并且解的质量也非常好。
关键词 tsp问题 遗传算法 启发算子 NP-困难性 最短路径算法
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智能蚂蚁算法求解多目标TSP问题的改进研究 被引量：5
18
作者 夏国成 赵佳宝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第9期56-59,共4页
统观多年来知识界对蚂蚁算法的研究的多方面进展,论文介绍并着重改进了蚂蚁算法,并针对多目标TSP问题,给出了求解的通用思路,并通过改进的蚂蚁算法加以实现,讨论了蚂蚁算法的智能性和自适应性,最后通过仿真说明了改进了的蚂蚁算法相对... 统观多年来知识界对蚂蚁算法的研究的多方面进展,论文介绍并着重改进了蚂蚁算法,并针对多目标TSP问题,给出了求解的通用思路,并通过改进的蚂蚁算法加以实现,讨论了蚂蚁算法的智能性和自适应性,最后通过仿真说明了改进了的蚂蚁算法相对于传统算法的优势,以及在多个相关领域的应用前景。 展开更多
关键词 蚂蚁算法 多目标 tsp问题 智能性
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贪心算法在TSP问题中的应用 被引量：11
19
作者 来学伟 《许昌学院学报》 CAS 2017年第2期41-44,共4页
用贪心算法对TSP问题进行求解,首先介绍了贪心算法的设计思想和基本原理及基本过程,然后利用两种贪心算法对TSP问题进行求解,贪心算法可体现进化计算的优越性.
关键词 贪心算法 tsp问题 算法
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旅游路线规划蚁群算法的伪随机比例规则优化 被引量：11
20
作者 孙琼 李林 《科技通报》 北大核心 2016年第1期175-178,共4页
以旅游路线规划中蚁群算法所存在的收敛性不佳等问题为着眼点,提出了以伪随机比例规则以及适应值优化蚁群算法为基础的旅游路线规划模型。首先进行提升优化,这一步骤主要是依据蚁群算法中奖罚机制的伪随机比例进行的,并加强最佳路径上... 以旅游路线规划中蚁群算法所存在的收敛性不佳等问题为着眼点,提出了以伪随机比例规则以及适应值优化蚁群算法为基础的旅游路线规划模型。首先进行提升优化,这一步骤主要是依据蚁群算法中奖罚机制的伪随机比例进行的,并加强最佳路径上的信息素来参数训练蚁群算法,并衡量解的好坏,衡量依据是适应值的大小。通过仿真实验可以发现,本文对蚁群算法进行改进后,其收敛性能得到了提高,并且更有利于在旅游路线规划中应用。 展开更多
关键词 旅游路线 tsp问题 路径规划 伪随机比例规则 蚁群算法 适应值优化
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