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求解复杂TSP问题的随机扰动蚁群算法 被引量：105
1
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
2
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
3
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
4
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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模拟退火算法求解TSP问题 被引量：18
5
作者 冯剑 岳琪 《森林工程》 2008年第1期94-96,共3页
模拟退火算法在处理全局优化、离散变量优化等困难问题中,具有传统优化算法无可比拟的优势。这里描述模拟退火算法的原理及其基本框架结构,给出用模拟退火算法求解TSP问题的具体实现方法,并分析说明模拟退火算法的优缺点。
关键词 模拟退火 组合优化 tsp问题
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求解旅行商问题的改进蚁群算法研究 被引量：25
6
作者 张于贤 丁修坤 +1 位作者 薛殿春 王晓婷 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第8期1576-1580,共5页
针对蚁群算法收敛速度慢的问题,对蚁群算法信息素更新规则进行研究,提出一个基于迭代思想的信息素更新规则。对信息残留因子进行实验,确定在新的信息素更新规则下信息素挥发系数的最佳合理值。最后针对eil51问题和dantzig42问题两个例... 针对蚁群算法收敛速度慢的问题,对蚁群算法信息素更新规则进行研究,提出一个基于迭代思想的信息素更新规则。对信息残留因子进行实验,确定在新的信息素更新规则下信息素挥发系数的最佳合理值。最后针对eil51问题和dantzig42问题两个例子的仿真实验对比基本蚁群算法。实验结果表明,改进的蚁群算法在收敛性和求得最优解方面都明显优于基本蚁群算法和其它人工智能算法。 展开更多
关键词 tsp问题 蚁群算法 信息素
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求解TSP的一种改进遗传算法 被引量：19
7
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
8
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
9
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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一种求解TSP问题的相遇蚁群算法 被引量：10
10
作者 赵文彬 孙志毅 李虹 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第12期136-137,185,共3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仿生算法。蚁群算法与其他算法同样存在搜索速度慢,易于陷于局部最优。该文提出一种改进的相遇算法克服了以上的缺陷。通过对TSP问题的仿真结果表明,提出的相遇算法与基本蚁群... 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仿生算法。蚁群算法与其他算法同样存在搜索速度慢,易于陷于局部最优。该文提出一种改进的相遇算法克服了以上的缺陷。通过对TSP问题的仿真结果表明,提出的相遇算法与基本蚁群算法相比搜索速度和性能都有一定的提高。 展开更多
关键词 tsp问题 蚁群算法 组合优化 相遇算法
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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
11
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
12
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
13
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
14
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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移动机器人多目标搜寻的D*-蚁群融合算法 被引量：12
15
作者 胡立坤 王帅军 +1 位作者 吕智林 朱文天 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第3期471-476,共6页
针对在中小范围内移动机器人以最短遍历找到所有目标,同时也要使得两两目标之间的路径最优的问题,提出一种基于改进D*算法融合蚁群算法的方案.尽管蚁群算法相对于其他优化算法或启发式算法在解决TSP问题上有较好表现,但其在路径规划上... 针对在中小范围内移动机器人以最短遍历找到所有目标,同时也要使得两两目标之间的路径最优的问题,提出一种基于改进D*算法融合蚁群算法的方案.尽管蚁群算法相对于其他优化算法或启发式算法在解决TSP问题上有较好表现,但其在路径规划上耗时长、路径质量较差;而对于原始D*算法路径转角大、转角次数多、较复杂地图下规划量大、生成路径贴近障碍物且多目标搜寻中无法实现最短遍历等缺点,通过改进原始D*算法的启发函数和子节点扩展方式,将蚁群算法的评价函数用改进D*算法来计算.基于格栅法建立地图模型,在不同复杂度的地图选取多个目标进行对比仿真实验,结果证明了该融合算法的高效性和针对不同环境的适应性. 展开更多
关键词 多目标搜寻 路径规划 D*算法 蚁群算法 移动机器人 tsp问题
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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
16
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
17
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
18
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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基于蚁群算法和免疫算法融合的TSP问题求解 被引量：10
19
作者 吴建辉 章兢 刘朝华 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期81-87,共7页
利用蚁群算法和免疫克隆选择算法的各自优势提出了一种新的融合优化方法:结合抗体小窗口局部搜索算法的蚁群和克隆选择融合算法(Aca—Csa—s Algorithm,简称ACLA).在蚁群算法中引入混沌扰动能在一定程度上避免早熟、停滞;克隆扩增、免... 利用蚁群算法和免疫克隆选择算法的各自优势提出了一种新的融合优化方法:结合抗体小窗口局部搜索算法的蚁群和克隆选择融合算法(Aca—Csa—s Algorithm,简称ACLA).在蚁群算法中引入混沌扰动能在一定程度上避免早熟、停滞;克隆扩增、免疫基因等算子的操作能加快克隆选择算法的收敛速度;局部搜索策略的应用,也有效提高了ACLA算法搜索效率.针对TSP实验结果表明,该算法在收敛速度与求解精度上均取得了较好的效果. 展开更多
关键词 蚁群算法 克隆选择 局部搜索 免疫基因 tsp问题
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用于求解TSP问题的遗传算法改进 被引量：9
20
作者 李庆 魏光村 +2 位作者 高兰 仇国华 肖新光 《软件导刊》 2020年第3期116-119,共4页
TSP问题是一个著名的NP难问题,提出一种改进的遗传算法用来解决该问题。为了处理传统遗传算法中出现的早熟、收敛速度慢、收敛结果不准确等问题,分别在选择、交叉、变异3个阶段对算法进行优化。设计一个动态适应度函数;放弃轮盘赌策略,... TSP问题是一个著名的NP难问题,提出一种改进的遗传算法用来解决该问题。为了处理传统遗传算法中出现的早熟、收敛速度慢、收敛结果不准确等问题,分别在选择、交叉、变异3个阶段对算法进行优化。设计一个动态适应度函数;放弃轮盘赌策略,采用无放回式优良个体多复制原则,防止优良基因被破坏;按照群体适应度值分布,动态改变交叉率及变异率;引入相似度概念,避免出现近亲交配现象,影响种族进化;寻找并记忆优良基因簇,加快收敛过程。实验结果证明,改进遗传算法的优化性能提升了17.04%。 展开更多
关键词 tsp问题 遗传算法 动态适应度函数 优良个体多复制 相似度 优良基因簇
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