共查询到20条相似文献，搜索用时 93 毫秒
1.
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
2.
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
3.
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
4.
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
5.
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
6.
7.
小生境遗传算法在函数优化中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
探讨了基于稳态复制策略的二进制小生境遗传算法,并把其应用于复杂函数优化问题中,通过与基于最优保存策略的基本遗传算法进行比较,说明改进算法可以极大克服遗传算法未成熟收敛问题以及极易陷入局部解问题,提高了算法收敛性能和收敛速度。 相似文献
8.
免疫算法是基于人工免疫的基本理论发展而来,它是对人工免疫理论研究和应用的扩充与发展。本文提出了一种改进的提取疫苗和注射疫苗的免疫算法,给出了该算法疫苗的形成方式,并将该算法应用在典型的组合优化问题TSP的求解中。通过50个城市TSP问题的仿真实验,表明该算法较原算法有更快的收敛速度,是一种较理想的解决TSP问题的智能优化算法。 相似文献
9.
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
10.
利用遗传算法、社会群体优化算法和模拟退火算法等仿生类整体探索算法求解旅行商问题（TSP）,往往需要局部优化算子促进算法收敛。目前大多采用单一的n-opt算子而没有考虑利用其它算子或算子组合对旅行商路线进行优化。为此定义了P_Swap、FP_Swap和L_Swap等3个算子,在TSPLIB 数据集中选取18个实例,分别利用各个算子及组合对旅行商路线问题进行优化。对比分析结果显示,P_Swap算子的优化能力与2-opt算子相当,3个算子组合的优化能力明显强于2-opt算子,组合优化算法求得的最优解优于目前已知的大部分算法。 相似文献
11.
12.
13.
14.
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
15.
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
16.
标准粒子群算法（PSO）容易陷入局部最优解,导致收敛速度慢、效率低．文章结合遗传算法提出了改进的组合粒子群算法,在每次迭代后应用随机函数随机选择下一次迭代所使用的变异策略或交叉策略．由测试数据表明组合粒子群算法在求解TSP时性能上有很大提高． 相似文献
17.
郏宣耀 《深圳职业技术学院学报》2006,5(1):7-10
早熟收敛和后期收敛速度慢是标准遗传算法(SGA)的一对主要矛盾,给算法的优化效率造成很大影响,对操作算子及其遗传参数的确定实现自适应是解决该问题的有效方法。作者根据各操作算子及其参数的特征对选择、交叉、变异算子进行基于自适应策略的遗传优化设计,使算法很好地缓解了早熟收敛和后期收敛速度慢的矛盾,从而提高了优化效率。仿真结果表明,基于自适应策略的遗传算法比标准遗传算法具有更高的解精度和优化效率。 相似文献
18.
针对标准遗传算法在解决带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）时存在早熟收敛和易陷入局部极值点的特点,引入遗传算法与禁忌搜索结合的混合算法,同时对杂交算子进行了改进.算法既具有遗传算法的全局性和并行性,又具有禁忌搜索算法的爬山能力.实验表明,改进的混合算法具有计算效率高、收敛速度快等特点,是一种有效的方法. 相似文献
19.
传统遗传算法全局搜索性能的不确定性和随机性,对种群的局部多样性造成影响,容易产生早熟收敛等问题。将差分思想应用到遗传算法中进行全局寻优,并通过测试函数将其与传统遗传算法的收敛性进行分析。结果表明,差分进化遗传算法降低了传统算法的时间复杂度和搜索的盲目性,并在一定程度上提高了种群的收敛速度和多样性。 相似文献
20.
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