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武斌 《中国石油大学胜利学院学报》2014,(3)
针对组合优化中的TSP问题,分析了遗传算法的特点,设计了遗传算法的编码、交叉、变异及进化逆转算子,克服了遗传算法容易出现局部收敛的现象,并使用Matlab实现了这一算法,将其应用于山东省17个城市的TSP问题,通过计算结果分析验证了该遗传算法的有效性。 相似文献
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TSP问题是一个具有广泛应用背景和重要理论价值的组合优化NP难题。遗传算法是求解NP完全问题的一种方法。针对传统遗传算法求解TSP问题的不足,提出了一种多种群自适应模拟退火遗传算法,并给出了多种群分级、混合变异算子的设计。最后,对CHN31、ATT48和EIL51的TSP问题进行求解．仿真结果表明该改进遗传算法具有更好的收敛性,可以得到更好的最优解。 相似文献
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遗传算法在求解TSP问题上的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
论述了遗传算法在编码表示和遗传算子等方面的应用情况,指出了常用编码方法的优点和缺点,并且结合TSP的运行实例详细分析了基本遗传算法对求解结果和求解效率的影响.简单说明了混合遗传算法在求解TSP问题中的应用并对遗传算法解决TSP问题的前景提出了展望. 相似文献
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通过对遗传编码方案的改进,克服了TSP问题中的数据冗余缺陷,使得搜索性能得到提高.将该遗传算法应用于实际TSP问题,计算结果证明了该遗传算法的有效性. 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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TSP旅行商(货郎担)问题是诸多领域内出现的多种复杂问题的集中概括和简化形式,同时也是一个典型的易于描述却难以处理的NP完全问题。基于不同的算法分析出现了许多解决TSP问题的方法。分析研究了大量TSP算法,例如遗传算法、神经网络法、回溯法、蚂蚁演算法、神经网络优化法、列表寻优(TABU)法及模拟退火法等,并对其中的两种算法作了较为详细的介绍,对环路构造法提出了一种优化算法。 相似文献
9.
本文通过分析TSP问题的特征,结合正交设计的思想,引入了一个遗传算法中新的交叉算子用于TSP求解.对新算子的有效性进行了证明并且给出了具体的实现方案,同时通过TSP Lib上的测试样例将该交叉算子和传统的交叉算子进行了比较.比较结果表明了本文的新交叉策略具有更大的优势. 相似文献
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基于遗传算法求解TSP问题的算法设计 总被引：2，自引：0，他引：2
TSP是一个典型的组合优化问题,并且是一个NP难题,其可能的路径总数与城市数目n是成指数型增长的,所以一般很难精确地求出其最优解,因而寻找出有效的近似求解算法就具有重要的意义.现提出一种求解TSP问题比较有效的遗传算法,从其数学模型、遗传算子、评估函数、种群多样性等方面对算法进行了分析,结果表明提出的算法在求解TSP问题上是有效的. 相似文献
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侯淑静 《黄冈职业技术学院学报》2015,(1):99-102
旅行售货商问题(简称TSP)是离散优化的一个经典的重要问题,对求解算法的研究非常重要。在介绍求解TSP问题的贪婪算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法的基本思想之后,提出了相应的算法。针对测试库的四个典型算例,用程序实现这些算法,对这些算法的运行时间和结果进行比较研究。结果表明贪婪算法短时间就可以得出解,禁忌搜索算法与遗传算法的效果相当,模拟退火算法比遗传算法的结果好。 相似文献
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智能优化算法比较常见的有模拟退火算法、遗传算法、人工鱼群算法、神经网络算法等。本文主要对前三种算法优化性能进行研究。首先介绍了三种算法的基本原理,然后总结了各自的优缺点并从原理和参数两个方面对三种算法进行了对比分析,以经典NP难题——TSP为例进行了仿真研究给出了未来针对TSP问题的研究重点。 相似文献
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炎士涛 《河南科技学院学报》2010,38(1)
遗传算法(GA)是由遗传进化理论指导的随机搜索寻优算法,传统GA的寻优能力与随机搜索能力之间存在着相互制约的关系,所以对地形极其复杂、极无规律的TSP的应用效果并不十分理想.通过利用互换启迪交叉算子加快局部搜索算法的收敛速度,利用模式增加修补算子防止算法早熟收敛,给出了一种求解TSP问题的新型遗传算法.仿真实验表明该算法是有效的和可行的. 相似文献
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缪桂根 《楚雄师范学院学报》2011,26(3):5-10
本文用改进遗传算法求解TSP问题,编制了完整的Matlab程序予以仿真实现。程序中选择算子使用的是最佳个体保存与赌轮选择相结合的策略,文章最后分析了最佳个体保持比例对寻优效果的影响。 相似文献
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遗传算法求解旅行商问题的一个新方法 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了利用遗传算法求解TSP问题的一个新方法,该方法采用二进制编码,并巧妙地设计了一种解码算法,不仅可以使得种群进化,而且扩大了搜索的空间。实验表明,比起传统的遗传算法,新方法的性能有显著改善。 相似文献
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该文针对遗传算法在解决排序优化时,交叉操作会导致非法染色体出现,必须使用一些较为复杂的方法加以解决,从而使得计算量增大的问题,提出了一种改进的遗传算法,取消交叉操作,强化变异作用.既简化了遗传操作,又克服了早熟现象,较为成功地解决了TSP问题. 相似文献
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对于TSP,常用的编码方式有两种：城市次序编码和边编码,都会产生大量非法个体。采用矩阵变异的遗传算法将传统遗传算法边编码产生的大量无法处理的非法个体转化成合法个体,保证了个体的多样性,扩大了解的搜索空间,实验结果表明优于传统的遗传算法。 相似文献
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TSP是一个典型的组合优化问题,也是一个NP难题,其可能的路径总数是随着城市数目n的增长而成几何型增长的,所以一般很难准确地求出其最优解,因而寻找出有效的近似求解算法就成了解决此问题的最佳方法。文章首先介绍了在初始化阶段经行改进的遗传方法。通过把改进方法同标准的遗传算法相比较,得出改进遗传算法在性能上有改进。最后,我们还分析了实验结果并提出了评价初始解优劣的一个指标函数——局部相似度函数,并给出了函数的具体表达式。 相似文献