一种求解旅行商问题的混合路径重连算法

提出一种求解旅行商问题的新型混合路径重连算法,将贪婪随机自适应搜索方法的构建机制引入到路径重连算法中,从而在搜索过程中同时考虑解的质量及分散性。在重连过程中,将向导解的属性逐步引入到起始解属性中,以快速获得该线路上的最优解,并采用动态更新参考集策略加快收敛速度。实验结果表明,该算法的解质量优于其他算法。

贪婪随机自适应搜索法在电网规划中的应用

基于贪婪随机自适应搜索法(GRASP)能有效地解决电网规划的组合优化问题,其每一次迭代包含构造和局域搜索两阶段.在构造阶段,以改进线路综合有效性指标为贪婪函数,采用比例法形成限制候选列表,并随机选择元素构成可行方案.根据线路的实际效用比剔除可行方案中的冗余线路,为局域搜索提供一个简练经济的初始网络,并采用1-1交换产生邻居集来拓展搜索空间寻找局优解.所有迭代中的最好方案作为电网规划问题的最优解.对于网络规模增大所引起的“维数灾”,提出5种邻居删减技术来提高算法的解算速度.算例分析证明了该方法的可行性、有效性.

基于受限制候选表的反应蚁群算法求解TSP问题

针对蚁群算法求解大规模旅行商问题(TSP)时会出现计算时间长等问题,将反应贪婪随机适应搜索机制引入蚁群算法中,提出了一种基于受限制候选表(RCL)的反应蚁群算法,其中的候选表大小可以随机选取.将蚂蚁要选择的下一点的范围控制在RCL中,避开了许多局部极小点,克服了最近邻居候选表的不足,提高了搜索效率.对大规模TSP问题进行仿真实验的结果表明该算法具有良好的性能.