Advertisement

关于遗传算法在多旅行商问题中的应用研究论文.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于遗传算法在多旅行商问题中的应用研究论文.pdf
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 关于广义旅行商问题的混合染色体遗传算法研究论文.pdf
    优质
    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。
     
  • 关于多旅行商问题的优化研究——采用递阶遗传算法的方法.pdf
    优质
    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。
     
  • 遗传算法在TSP中的应用(旅行商问题)
    优质
    本文探讨了遗传算法在解决旅行商问题(TSP)中的应用，通过模拟自然选择和遗传学原理来优化路径规划。 遗传算法（GA）用于在Java上实现旅行推销员问题。用户可以通过图形界面放置点或直接输入所需的数量，并点击“随机”按钮开始操作。每次迭代的最佳单位适应度函数结果将在标准输出中显示。 您可以调整算法参数，例如种群大小、变异几率、杂交系数、迭代数量以及选择和刷新的类型等。这些参数可以在AlgorithmStartParameters类中进行设置。 GA实施的不同部分包括： - 选拔：截断选择 - 最佳比例选择 - 更好的单位有更多机会被选中 - 穿越：单点分频 / 部分显示分频 - 两点交叉 / 有序交叉 - 突变：单点突变（交换两个基因） - 贪婪变异（改良的贪婪突变，以给定的概率将第一个/最后一个与中间的那个进行交换） - 组合突变：贪婪突变 + 单点突变 - 刷新（更新人口，删除冗余人员）： - “保持最佳状态”刷新 - 首先移除标记的内容，然后移除总体的“最差”内容，并保留一定数量的总体比例。 - 刷新 - 移除那些已标记的对象。
     
  • 关于禁忌搜索算法在旅行商问题中的应用研究
    优质
    本研究探讨了禁忌搜索算法在解决旅行商问题（TSP）中的应用，通过优化路径选择策略，提高了求解效率和解决方案质量。 智能算法在解决TSP（旅行商问题）方面非常有用。
     
  • 关于遗传算法在多级目标非平衡指派问题中的应用研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了遗传算法在解决多级目标非平衡指派问题中的应用，通过优化算法参数和策略，提高了复杂分配问题求解效率与准确性。 本段落提出了一种基于遗传算法解决多级目标非平衡指派问题的方法。首先将非平衡指派问题转化为组合优化问题，并在此基础上设计了编码策略、目标函数及适应度函数，以及选择算子、交叉算子和变异算子等关键组件。此外，还确定了交叉概率与变异概率的调整方法。最终，通过遗传算法成功解决了该类非平衡指派问题。
     
  • 利用遗传算法应对旅行商问题
    优质
    本研究采用遗传算法解决经典的旅行商问题，旨在优化路线规划，减少计算复杂度，提高求解效率和精确性。通过模拟自然选择机制，该方法能够有效地探索解决方案空间，为物流、交通等领域提供高效的路径优化策略。 这段文字详细介绍了如何使用遗传算法解决旅行商问题，并将代码集成到软件中，直观地展示了遗传算法的过程。
     
  • 关于粒子群算法在遗传算法中应用的研究论文.pdf
    优质
    本研究论文探讨了粒子群优化算法在改进遗传算法性能方面的应用，通过结合两者优势，旨在解决复杂问题时提高寻优效率和精度。 遗传算法是一种基于自然界生物进化原理的搜索优化方法，在1975年由美国Michigan大学的J.Holland教授首次提出。该算法模拟了自然界的遗传与进化过程，并通过群体策略及个体间的基因交换来寻找问题的最佳解决方案。其主要特点在于采用选择、交叉和变异三种操作，广泛应用于组合优化、规划设计、机器学习以及人工生命等领域。 然而，在实际应用中，遗传算法存在一些局限性，例如容易陷入局部最优解且后期收敛速度较慢。这主要是由于在进化过程中种群个体趋于相似导致搜索空间集中于当前最优点附近而产生早熟现象。为解决这些问题，研究者们提出了多种改进方法如CHC算法、自适应遗传算法(AGA)、大变异算子和进化稳定策略等。尽管这些方案增加了多样性，但仍然难以完全避免随机性和盲目性带来的影响。 粒子群优化（PSO）是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的一种群体智能搜索方法，灵感来源于鸟类或鱼类的集体运动行为。在此算法中，一群“粒子”代表可能解，在解决方案空间内飞行并根据自身的历史最佳位置以及整个群体的最佳历史位置来调整速度与方向以寻找最优解。 本研究基于PSO提出了改进后的遗传算法，旨在克服传统遗传算法存在的局限性。该方法的核心思想是利用PSO技术构建变异算子和分割种群，并通过动态调节变异的幅度及方向避免盲目性；同时将大群体划分为多个重叠的小群分别进化以维持多样性并防止早熟现象的发生。 具体来说，PSO中的粒子根据其历史最优位置以及整个群体的历史最佳解来调整速度与飞行路径，从而提高搜索效率。这种机制模拟了自然界中生物集体智慧的行为模式，并且有助于改进局部和全局的探索能力。 在三个多峰函数优化实验对比下，新的遗传算法表现出良好的种群多样性维持效果、克服早熟收敛问题的能力以及加速进化过程的优势。这些成果表明结合PSO特性的新方法不仅增强了搜索范围内的全面性而且还提高了对复杂难题处理时的表现潜力和适应度需求的满足程度。 这篇论文由来自郑州大学信息工程学院秦广军教授，东北大学软件学院王欣艳副教授及中原工学院计算机科学与技术系王文义博士联合完成。他们的研究领域包括遗传算法、信息安全以及集群计算等方向。
     
  • 关于多项目资源均衡问题的遗传算法研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了在多项目管理中如何通过遗传算法实现资源的有效分配与优化，旨在解决资源冲突和提高整体效率。 针对单项目资源均衡优化在企业实际应用中的不足之处，本段落提出了多项目资源均衡优化的概念，并建立了相应的数学模型。在此基础上，我们提出了一种基于遗传算法的求解方法，在该算法中有效利用了网络计划图的拓扑排序技术，减少了非法个体修复过程中的计算量，从而加快了算法收敛速度。实例研究表明，多项目资源均衡优化能够有效地实现整个企业的资源配置平衡，并且证明了遗传算法在解决此类问题时具有可行性和高效性。