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关于广义旅行商问题的混合染色体遗传算法研究论文.pdf

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简介：
本文探讨了一种针对广义旅行商问题的新型混合染色体遗传算法，通过优化编码方式和改进遗传算子，提升了算法求解效率与质量。 提出了一种针对广义旅行商问题（GTSP）的混合染色体遗传算法（HCGA）。目前，广义染色体遗传算法（GCGA）是求解GTSP的最佳方法之一，但其编码设计存在不足之处，导致全局搜索能力较弱。基于此，在GCGA的基础上，引入了二进制和整数混合编码的染色体，并改进了交叉和变异算子的设计，从而得到了HCGA算法。理论分析与实验结果均表明：相较于包括GCGA在内的多种方法，HCGA具有更强的全局搜索能力。

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  • 关于广义旅行商问题的混合染色体遗传算法研究论文.pdf
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    本文探讨了一种针对广义旅行商问题的新型混合染色体遗传算法，通过优化编码方式和改进遗传算子，提升了算法求解效率与质量。 提出了一种针对广义旅行商问题（GTSP）的混合染色体遗传算法（HCGA）。目前，广义染色体遗传算法（GCGA）是求解GTSP的最佳方法之一，但其编码设计存在不足之处，导致全局搜索能力较弱。基于此，在GCGA的基础上，引入了二进制和整数混合编码的染色体，并改进了交叉和变异算子的设计，从而得到了HCGA算法。理论分析与实验结果均表明：相较于包括GCGA在内的多种方法，HCGA具有更强的全局搜索能力。
     
  • 关于遗传算法在多旅行商问题中的应用研究论文.pdf
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    本论文探讨了遗传算法在解决多旅行商问题中的应用，通过优化算法参数和策略，提高了求解效率与路径规划的最优性。 针对所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商问题，采用遗传算法进行优化，并提出了一种矩阵解码方法。通过仿真对距离非对称的多旅行商实例进行了研究，并比较了不同交叉算子的效果。结果表明该算法是有效的，适用于解决距离对称和非对称的情况下的多旅行商问题。
     
  • 关于五种多旅行商问题(MTSP)的遗传算法研究
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    本研究聚焦于五种不同类型的多旅行商问题（MTSP），采用遗传算法进行求解。通过优化算法参数和策略，探索解决复杂路线规划的有效方法。 5种多旅行商问题(MTSP)的遗传算法研究了针对MTSP的不同策略和方法，并探讨了如何利用遗传算法有效地解决这类优化问题。这些方法涵盖了从编码方式到选择、交叉与变异操作等多个方面，以期找到最优或近似最优解来满足复杂路线规划的需求。
     
  • 关于利用PSO-GA混合算法进行旅行商问题时间优化的研究论文.pdf
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    本文探讨了运用粒子群优化与遗传算法相结合的方法来解决旅行商问题中的时间效率优化，旨在提出一种有效的路径规划策略。 为了提升游客的路径推送体验，我们对经典的旅行商问题（TSP）进行了扩展研究，并提出了时间优化的旅行商问题（TOTSP）。该方法旨在为游客寻找一条最短旅行时间的最佳游览路线，从而帮助他们节省宝贵的出行时间。在这一过程中，采用了混合粒子群遗传算法（PSO-GA），并将总旅行时间设定为目标函数进行仿真实验。这里所指的总旅行时间包括了游客在景点之间的步行时间、排队等待时间和每个景点内的游玩所需的时间。 通过实验对比分析发现，在解决TOTSP问题时，PSO-GA相较于传统的遗传算法（GA）和蚁群优化算法（ACO），不仅能够找到更短的最短路径，同时也表现出更低的CPU执行时间。这表明混合粒子群遗传算法在处理此类旅行商问题上具有显著优势。
     
  • 关于LRP问题的聚类混合遗传算法研究
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    本研究聚焦物流路线规划（LRP）问题，创新性地提出了一种结合聚类分析与遗传算法的混合策略，旨在优化路径选择和资源分配，有效提升了复杂配送网络中的效率及成本效益。 在配送系统中，配送中心选址问题与车辆路径规划紧密相连，并构成了一个NP-hard难题。为有效解决定位-车辆路径（LRP）问题，本段落提出了一种两阶段算法设计方法，该方法结合了聚类技术和混合遗传算法，在此基础上于遗传算法内部引入爬山法以适应实际情况的需要。同时，通过改进自适应交叉和变异策略来保证最优个体参与进化过程，从而增强了全局搜索能力。 仿真测试结果表明：所提出的增强型混合遗传算法具备高效的全局优化能力和较快的收敛速度，证明其为解决配送路径规划问题的有效途径之一。
     
  • 关于多旅行商问题的优化研究——采用递阶遗传算法的方法.pdf
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    本文探讨了针对多旅行商问题的有效解决策略，提出了基于递阶遗传算法的新方法，以提高求解效率和路径优化。通过实验验证了该方法在复杂情况下的优越性能。 旅行商问题是一个经典的NP难题，在多人情境下求解更具挑战性和意义。为解决所有旅行商路径总和最小化的多旅行商类问题，提出了一种递阶遗传算法结合矩阵解码方法的解决方案。该方案根据具体问题的特点采用了递阶编码方式，并且这种编码与多旅行商的问题一一对应。 此算法优化多旅行商问题时不需要设计特定的遗传算子，操作简便；同时其解码方式适用于求解对称和非对称距离条件下的多旅行商问题。实验结果表明，该递阶遗传算法是有效的并且能够用于解决此类优化问题。
     
  • MATLAB开发——基于多染色体表示的遗传算法解决多个旅行商问题
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    本研究采用基于多染色体表示的遗传算法在MATLAB平台上解决复杂度更高的多个旅行商问题（MTSP），优化配送路径，提高物流效率。 使用多染色体表示的遗传算法解决多个旅行商问题（MTSP）的Matlab开发。通过该方法寻找修改后的MTSP的近似最优解，并附加约束条件。
     
  • 关于多约束选址-路径问题的改进混合遗传算法的研究论文.pdf
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    本文提出了一种针对多约束选址-路径问题的改进混合遗传算法，通过优化编码方式和引入局部搜索策略来提高求解效率与解的质量。 选址—路径问题（LRP）旨在同时解决设施的选址与车辆路线规划，以实现物流系统的总成本最小化，在集成化的物流配送网络设计中具有重要意义。为了解决带有仓库容量限制及路径容量约束的选址—路径(CLRP)问题，本段落提出了一种结合模拟退火算法和遗传算法的混合方法来进行整体求解。改进后的混合遗传算法对初始群体生成方式、遗传操作以及重组策略进行了优化，并成功将模拟退火的良好局部搜索能力和遗传算法的强大全局探索能力结合起来。 通过使用一组Barreto基准测试案例进行数值实验，验证了该方法的有效性和可行性，并将其结果与国外文献中的启发式算法进行了比较。
     
  • 关于旅行商问题的启发式算法研究-论文探讨
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    本文深入探讨了旅行商问题（TSP）及其多种启发式求解算法，旨在通过分析比较不同的方法来寻找更高效的解决方案。 启发式算法是在所有可能的解决方案中寻找答案的一种方法，但它们并不保证能找到最优解，因此这些算法被认为是近似的而非精确的。尽管如此，这类算法通常能够快速找到接近最佳方案的答案。有时这些算法确实能准确地找到最优解，但在证明该结果为最佳之前，它仍然被视为启发式算法。启发式算法可能采用诸如贪婪法之类的已知方法，并且为了简化和加速过程，会忽略或抑制一些问题的需求。
     
  • 关于遗传算法与粒子群优化混合方法的研究论文.pdf
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    本研究论文探讨了将遗传算法和粒子群优化技术相结合的方法，旨在提高复杂问题求解效率和性能。通过实验证明该混合策略的有效性和优越性。 本段落从进化计算的框架出发，比较分析了遗传算法与粒子群优化算法在个体、特征及操作上的异同，并结合两者的优势，构建了一种基于实数编码的混合算法。作者为时小虎和韩世迁。