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TSP（旅行商问题）是一个学术界广泛研究的问题,长期以来吸引了众多学者对其进行研究。在蚁群算法（ACA）的研究中,TSP同样起着重要的作用。首先对TSP问题和基本蚁群算法进行了介绍,然后改进了蚁群算法的状态转移概率公式和信息素更新策略,并且应用该改进蚁群算法对TSPLIB中的两个典型问题进行仿真,实验结果比较理想。 相似文献
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分析了遗传算法和模拟算法的主要优缺点,提出一种用于求解旅行商问题（TSP）的改进遗传算法,该算法有效地将遗传算法和模拟退火算法相结合,在很大程度上缩短了算法的搜索时间;利用MATLAB对多种TSP问题进行仿真研究,实验结果证明了改进的遗传算法的有效性。 相似文献
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TSP问题是一类典型的NP完全问题,禁忌搜索算法是解决此类问题的智能优化方法之一。文章在研究了禁忌搜索算法的基本原理和算法步骤的基础上,建立了求解TSP问题的数学模型,设计了一个求解TSP问题的禁忌搜索算法程序,并进行了实验测试,实验结果表明,禁忌搜索算法能够有效地解决TSP问题。 相似文献
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人工鱼群算法是目前提出的一种基于生物模型的优化算法,文章阐述了人工鱼群算法的相关知识,提出了TSP问题的人工鱼群算法的基本模型,并对采用人工鱼群算法模拟TSP问题的基本步骤进行了定性分析。 相似文献
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TSP问题的最优化研究及求解实例 总被引：2，自引：0，他引：2
本文首先描述了旅行商问题(简称TSP),介绍了TSP问题的发展历史,并提出了自己的观点,然后对基于模拟退火算法的神经网络求解TSP问题的具体技术线路进行了详细介绍,最后建立了一个求解TSP问题的实例模型,用C语言编制程序,给出了运行结果。 相似文献
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以简单TSP问题为例描述了传统蚁群算法过程,提出了其存在的问题及解决该问题的方法.提出了复杂TSP问题的定义,结合改进后的蚁群算法提出了解决复杂TSP问题的方法.通过实验表明,改进后的蚁群算法能够用于解决复杂TSP问题. 相似文献
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TSP问题及其解法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
TSP问题是实际当中经常遇到的一类经典NP--hard组合优化问题之一。文章分别从贪心方法、动态规划、回溯法、分枝一限界法,这四种经典算法设计方法入手,概述了各种设计方法的基本原理,提出了求解TSP问题的算法思想,并对算法进行分析。 相似文献
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针对远航程无人水下航行器的路径规划问题,本文提出了一种基于旅行商(TSP)问题的路径规划的新方法。阐述了TSP问题的基本原理,并采用了模拟退火算法和遗传算法进行了仿真研究,获得较好的仿真结果。 相似文献
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针对旅行商(traveling salesman problem,TSP)是一个NP问题,本文使用改进的人工鱼群算法(improved artificial fish swarm algorithm,AFSA)进行线路的优化.首先阐述了TSP问题基本概念,其次针对基本的人工鱼群算法分别优化:(1)使用Laplace进行种群初始化,提高种群多样性;(2)使用正弦余弦算法取代觅食行为,保证算法在全局和局部范围内具有一定的平衡性;(3)利用人工蜂群算法对每一次迭代后的个体进行筛选,保证了算法的解的质量.仿真实验中本文算法在TSP路径规划方面具有一定的效果. 相似文献
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旅行商(TSP)问题是一个典型的NP难问题,作者以此为背景,叙述了近几年来研究人员改进粒子群优化算法求解非连续域的研究情况,并对将来的研究方向进行了预测。 相似文献
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蜂群算法在TSP问题上的应用及参数改进 总被引：2，自引：0，他引：2
在分析蜜蜂采蜜原理和蜂群算法模型的基础上,本文提出了一种适于组合优化问题应用的改进蜂群算法,将其应用在TSP问题的求解上,并对其重要参数limit的求解方法进行了改进。在TSP LIB上的仿真实验结果表明,改进算法全局搜索能力强,有较好的发现最优解的能力。 相似文献
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TSP问题是一个典型的NP完全问题。近年来,学者们尝试用多种算法来解决TSP产生的“组合爆炸”问题。其中,遗传算法因为其自身的优点,逐渐成为解决TSP问题的有效手段之一。在对TSP问题和遗传算法充分描述的基础上,利用遗传算法模拟TSP问题,并给出了计算机实现过程以及实验结果。 相似文献
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对混合蛙跳算法优化机制的进行分析,设计了一种求解TSP问题的混合蛙跳算法。针对混合蛙跳算法容易早熟的缺陷,算法首先根据种群的适应度确定初始蛙群的位置,其次设计了模因组选择青蛙的概率公式,并对模因组中最差的青蛙个体进行更新,最后,对参数的设置做了分析。针对TSP的实验结果表明,该算法在求解精度上取得了良好的效果。 相似文献
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提出了一种基于蚁群和柱子群优化的混合算法用来求解TSP问题。利用柱子群优化对基本蚁群算法中启发式因子α及β进行改造和随机搜索,从而得到两个参数的最佳组合值,实现TSP问题的求解。模拟实验结果得到了最优路径的解,达到了预期的效果,具有很好的推广应用价值。 相似文献
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蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。分析了蚁群算法的基本模型和算法在TSP问题中的实现方式,针对其缺陷对基本的蚁群算法进行了一定的改进。 相似文献
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TSP问题是典型的NP难组合优化问题,而遗传算法是求解此类问题的一种方法。但遗传算法存在收敛速度慢和陷入局部最优的问题。针对上述问题并结合TSP的特点提出了一种改进的遗传算法,对传统遗传算法的各种操作与算子进行了优化与改进,较好地解决了种群多样性与算法收敛性的矛盾。实验结果表明,改进后的算法明显优于传统遗传算法,说明该算法具有良好的有效性与可行性。 相似文献
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