面向多起点均衡多旅行商问题的进化算法

为解决多起点均衡多旅行商问题,分析问题的特点,从优化旅行商的起点、最小化所有旅行商总路程和维持各旅行商路径均衡的角度出发,提出一种基于改进交叉、变异操作的遗传算法。根据均衡多旅行商问题的优化目标,构建新型评价函数,设计双染色体编码方式。在此基础上,引入改进的三交换启发式交叉操作并设计双变异策略。在经典旅行商问题的测试集TSPLIB上,与其它求解多旅行商问题的进化算法进行对比,验证算法的有效性。

基于多旅行商问题的接触网检修计划自动编制方法

为实现接触网检修计划的自动生成及优化,提出一种基于多旅行商问题的接触网检修计划自动编制方法,通过优化接触网检修作业车的检修路径,从而减少作业车出动次数、降低维修成本,并设计针对该模型的粒子群优化求解算法,给出了具体的求解流程。通过具体算例,对比了优化前后检修方案的路径差异,验证了编制模型的有效性和可行性。

基于递阶遗传算法的多旅行商问题优化

旅行商问题是一个经典的NP问题,对多人旅行商问题的求解则更具有意义。为了解决所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商一类问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题无须设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。

基于遗传算法的一类多旅行商问题研究

旅行商问题是一个经典的NP完全问题,对多人旅行商问题的求解则更具有意义。以往对求解多人旅行商问题的研究局限于以所有旅行商路径总和最小为优化标准,而对所有旅行商路径最大值最小的多旅行商一类问题研究的相对较少。针对所有旅行商路径最大值最小的多旅行商一类问题,用遗传算法优化,并且提出了矩阵解码方法。该方法适于距离对称和非对称的多旅行商问题求解。以距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真,并对不同交叉算子性能进行了比较。

一类多旅行商问题的计算及仿真分析

旅行售货商问题(TSP)是组合优化领域的经典问题之一,而考虑多个旅行商的多旅行商问题(MTSP)是经典的旅行商问题的扩展。多旅行商问题的特点使其符合许多实际问题,并且通过对多旅行商问题加入约束条件可以使其转化为车辆选择问题(VRPs)。针对一类特殊的MTSP问题采用Lin-Kernighan算法进行求解分析,并在此基础之上针对访问城市数目均衡的多旅行商问题采用两阶段方法进行求解,计算仿真结果是令人满意的。

基于遗传算法的多旅行商问题研究

针对所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商一类问题,用遗传算法优化,并提出了矩阵解码方法。对距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真,并对不同交叉算子性能进行了比较。结果表明,该算法是有效的,适用于距离对称和非对称的多旅行商问题求解。

基于GA的最小旅行时间的多旅行商问题研究

以往对求解多人旅行商问题的研究局限于以所有旅行商路径总和最小为优化标准,而对最小完成时间的多旅行商一类问题研究得相对较少。针对所有旅行商最小完成时间的多旅行商一类问题,用遗传算法进行优化,且提出了矩阵解码方法。以距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真,并对不同交叉算子性能进行了比较,适于距离对称和非对称的多旅行商问题求解。

热轧计划中的多旅行商问题及其计算方法

针对热轧批计划问题进行了MTSP(多旅行商问题)建模,并对该问题设计了混合遗传算法,经某大型钢厂实例数据进行了仿真测试。计算结果表明,该算法给出了较优的轧制批计划方案,解决了热轧轧制批计划的编制问题。

求解多旅行商问题的新混合遗传算法:以应急物资配送为例

为优化生物反恐条件下的应急物资配送过程,将该环境下的应急物资配送问题构造为一多旅行商问题(MTSP),并从理论上分析了该旅行商回路为最短Hamilton路径。以此问题为背景,针对应用传统遗传算法求解多旅行商问题时存在收敛速度缓慢等问题,提出并设计了一类新的混合遗传算法。该类新遗传算法与传统遗传算法的最主要区别在于,针对多旅行商问题专门设计了一种新的染色体编码规则、排序算子和交叉算子。仿真结果表明,该算法能够快速收敛到问题的近似最优解,并能很好地维持种群的多样性。

考虑工作量平衡的多旅行商问题及其求解

根据多旅行商问题(MTSP)特点,针对最小化各旅行商最长路线这一优化目标,提出改进蚁群算法(IACO)。最小化各旅行商最长路线考虑各旅行商的工作量平衡,更具实际应用意义。算法中信息素更新与限制遵循最大最小蚁群算法(MMAS)框架,为提高算法性能设计混合局域搜索算法。利用文献中标准算例进行检验,结果表明,所设计蚁群算法与三种遗传算法相比表现出较强竞争性。

一种求解多旅行商问题双层降解混合算法

为了能快速近似求解多旅行商问题,提出了双层降解混合算法。首层降解根据问题空间展布特性,利用聚类技术将问题分解为若干子类问题,底层降解将子类问题转换为经典的旅行商问题,通过缩减子类问题初始状态下的边数量,使得子类问题求解难度得到再度降低,最终利用精确算法进行求解能够得到高质量优化解。对比实验表明双层降解混合算法具有计算时间短和求解质量高的优势,说明了新算法的有效性和高效性。

加速度粒子群算法在多旅行商问题中的应用

标准粒子群算法(PSO)在求解多旅行商问题(MTSP)时易发生早熟收敛,为此提出一种新的加速度粒子群算法。借鉴力学思想将粒子的运动描述为受力以后在解空间中的搜索运动,粒子受个体最优、全局最优的牵引力,并受局部最优的排斥力,加速度由粒子所受的合力决定。通过审敛操作判断早熟收敛,当发生早熟时局部最优对所有粒子产生的排斥力使种群跳出局部最优继续搜索。为进一步提高算法效率,针对MTSP问题的特点设计了基于维度的粒子学习策略和编解码方法。仿真结果表明,该算法能够有效克服早熟收敛,从而提高解的收敛性和稳定性,为MTSP问题提供了一种可行的方法。

基于递阶遗传算法的一类多旅行商问题优化

针对最小化单个旅行商路程的多旅行商问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。

基于HGA的最小旅行时间多旅行商问题研究

为了解决最小化旅行时间的多旅行商一类问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离矩阵对称和距离矩阵非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化最小化完成时间的多旅行商问题。

遗传算法求解多旅行商问题的相对解空间分析

首先介绍了多旅行商问题的模型,并指出遗传算法解决多旅行商问题的关键是染色体编码方案的设计,为了减少冗余解带来的代价,本文给出了传统的两种染色体编码方案(单染色体和双染色体),以及最新的两段式染色体编码方案;接着引入相对解空间概念,以此定量地给出不同染色体方案对应解空间的相对大小关系;基于相对解空间概念,本文分析了3种染色体编码方案对应的解空间在极限意义下的相对大小关系,并分析了旅行商数与城市数在不同情形下解空间的近似相对大小关系。本文对搜索空间定量分析的理论结果对工程问题的求解提供了科学的指导意义。

多旅行商问题研究综述

多旅行商问题是经典旅行商问题的一种泛化,加上某些特定的附加条件,则能够演化成一些较现实的问题,因而具有较高的理论研究和应用价值。在多旅行商问题中,一个任务由多位旅行商共同完成,其问题的求解难度较经典旅行商问题更大,用于经典旅行商问题求解的方法或策略不能简单地应用于多旅行商问题的求解,有关该问题的研究成果远比经典旅行商问题少,本文针对目前有关多旅行商问题的研究进展情况进行综述。

基于多旅行商问题的应急设施服务区划分模型

基于多旅行商问题,增设集散中心需求及应急服务设施资源容量约束条件,以最小化遍历区域内全部集散中心的综合旅行时间成本为优化目标,构建一种应急设施服务区划分模型,确定各应急设施的服务区范围.设计一种复合算法求解模型,首先基于P-中值选址模型的优化理念,形成初始方案;继而加入禁忌搜索算法,结合LKH求解器对模型进行迭代优化求得最优解.基于宁波市北仑区实际拓扑网络进行案例分析,验证了模型和求解方法的有效性.

最大最小目标的多旅行商问题求解

研究一类多旅行商问题,对所有旅行商所走的环路,寻求最大长度最小化.设计了一种新的局部搜索算子,该算子既能进行一条环路的优化,也能对两条环路进行重组优化,与现有的局部搜索算子相比,在计算成本相当的条件下,其寻优能力更好;以该算子为基础,提出了"搜索-选优-变异-搜索"的迭代策略,按此策略设计了竞争搜索算法.在公开的数据集上进行了实验,与近期文献相比,计算结果有所改进.

求解多旅行商问题的改进分组遗传算法

该文针对总路径长度最小的多旅行商问题,提出一种改进分组遗传算法。在该算法中,设计了一种有序分组编码,采用新编码方式的个体与多旅行商问题有效解之间具有一一对应的关系。为了减少算法的运行时间,根据编码的特点构造了一种快速交叉算子。同时,结合贪婪算法和2-opt算法设计了一种新的局部搜索算子,以提高算法的收敛精度。实验结果分析表明,所提算法能够有效地解决多旅行商问题,具有可靠的全局收敛性,较高的计算效率。

求解工作量平衡多旅行商问题的改进遗传算法

针对工作量平衡的多旅行商问题,提出了一种融合杂草算法繁殖机制和局部优化变异算子的改进遗传算法(Reproductive mechanism and Local optimization mutation operator based Genetic Algorithm,RLGA)。该算法利用入侵杂草优化算法中以适应度为基准的繁殖机制来产生种群并进行遗传操作,以此来提高算法的搜索效率;同时提出一种混合局部优化算子作为变异算子来提高算法的局部搜索能力,从而提高收敛精度。实验结果表明,RLGA在求解工作量平衡的多旅行商问题时可以快速收敛到较优解,并且求解精度得到了很大的提高。