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旅行商问题作为NP难题的典型代表,从诞生以来一直都是计算机算法理论研究的热点话题,各种针对该问题的算法层出不穷。对相关的代表性算法进行了介绍与总结,在分析各种算法的特点之后,提出了各类算法的改进方向,对旅行商问题的研究进行了展望。 相似文献
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《科技风》2017,(16)
旅行商问题是一个组合优化问题,具有重要的实际意义。而遗传算法是求解旅行商问题的典型算法之一。本文首先介绍了旅行商问题的定义以及它的研究背景、发展现状和常用算法。在此基础上,详细阐述了遗传算法原理。通过改进这些算子,改进了传统的遗传算法,提高了算法的效率,降低了它的时间及空间复杂度。本文使用路径总长度的倒数作为适应度函数,保证了解向着最优化方向发展。然后选择部分交叉算子来产生新个体,保证了迭代的效率。变异算子利用位点变异,使算法变得简单,易行。最后,使用MATLAB语言进行编程,解决了城市数目分别为15和25时的两个实际问题。通过对这两个问题的收敛速度的对比、分析,总结了遗传算法求解旅行商问题的特点。 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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《内蒙古科技与经济》2017,(22)
为解决企业物流配送车辆的路径优化问题,考虑了影响物流配送成本的主要因素,在此基础上建立了多目标数学模型。为改进节约算法的不足,提出了一种基于两阶段法的车辆路径优化方案,先采用节约算法求得物流配送路径优化问题的初始解,再将初始可行解转化为多旅行商问题对其改进。最后,通过实例验证了该方法可以改善配送车辆的行驶路径,达到节约配送成本的目的,对此类企业的配送业务具有一定的借鉴意义。 相似文献
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为了解决多人旅行商问题,文章提出了一种基于二叉树编码的改进遗传算法。将多旅行商问题转化为等效的AOV图,并将其转化成二叉树,然后进行遍历编码,再用改进的遗传算子进行算法优化。该算法克服了一维编码的局限性,通过仿真实验验证了其有效性及比普通的一位编码遗传算法更高的执行效率。 相似文献
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对于旅行商问题,即旅行者由起点出发,经过所有给定的点之后,最后再回到原点的问题,该问题属于最短路径问题。本文章通过建立0-1规划模型来对旅行商问题进行求解,根据问题的具体要求,列出约束的方程组,由lingo计算结果,求出最短路径并得到最短路程。 相似文献
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对于求解旅行商问题,提出一种采用迁移算子和变异算子寻求最优解的新型生物地理学算法。通过仿真结果,验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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对求解旅行商问题（TSP）的回溯搜索算法进行并行化的设计和改进,对该并行算法进行了详细描述。在MPI并行计算环境下应用该并行算法进行计算,求出了旅行商问题的最优解。实验结果表明,该并行算法适合求解小规模旅行商问题。 相似文献
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本文根据在标准遗传编程中由于种群多样性对算法收敛特性的影响,引入了结合自动定义函数的方法,对标准遗传编程进行改进,从而得到更优的收敛性能和缩短运行时间。文中结合求路径最优化的旅行商问题来进行实际验证,结论得出改进的算法具有更好的收敛性能。 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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为了降低单片机系统调度过程的总能耗,提出一种分区思维分类下融合旅行商算法以及遗传算法的节能调度方法。基于分区思维分类方法,将单片机进程调度总能耗,划分成进程切换能耗、进程过渡调整能耗以及进程稳定调度能耗,将单片机进程节能调度问题,转化成单片机多进程调度的能耗优化问题,将单进程调度平稳模态作为节点、进程调度过渡模态作为支路,构建单片机进程调度总能耗的有向图模型,将单片机进程能耗优化过程看成旅行商问题,通过遗传算法的多目标逐层改进以及旅行商算法路径寻优原理,查询不同单片机进程调度下的最佳调度参数和多进程的最佳调度顺序,降低单片机进程调度的总能耗。实验结果说明,所提模型可提高单片机进程调度效率,降低调度能耗。 相似文献
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两段式遗传算法求解CTSP 总被引：1，自引：0，他引：1
旅行商问题（TSP）是一类典型的NP完全问题,遗传算法（GA）是求解这类问题的常用方法之一。针对中国旅行商问题（CTSP）,设计了两阶段遗传算法的改进策略。第一阶段在SGA基础上采取控制参数优化和保优操作,求得若干个较优解;第二阶段采用变异操作,在第一阶段较优解组成的种群基础上寻找最优解。用该策略迅速找到了CTSP最优解,该路径长度为15378km,比目前已知CTSP解更优。对遗传算法迅速求解TSP最优解提供了可行解决方案。 相似文献
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针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商（TSP）问题的改进的自适应蚁群算法。 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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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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根据蚁群算法和模拟退火算法的特点,提出了一种基于目标函数梯度的模拟退火蚁群混合算法。该算法充分考虑了目标函数的梯度,当目标函数的梯度过小时,加强当前最优解对应的信息素,使算法快速收敛;当目标函数的梯度过大时,引入回火策略以提高解的质量。将基于目标函数梯度的模拟退火蚁群混合算法用于旅行商问题,结果表明,与常规模拟退火蚁群算法相比,改进算法的收敛速度和解的质量均有一定程度的改善。 相似文献