求解旅行商问题的一个新的单亲遗传算法

本文提出了求解旅行商问题(TSP)的一个新的单亲遗传算法(PGA)。首先,定义了‘好’基因段的概念,并据此设计了一种新的、有效的基因段换位算子;同时,为提高该算子的搜索能力,结合一个局部搜索技术来改进该算子;然后,在此基础上提出了一个求解旅行商问题的一个新的单亲遗传算法。计算机仿真结果表明,该算法是有效的。

单亲遗传算法进行树状管网优化

树状管网布置优化属于典型的组合优化问题。针对树状管网布置的特点,以图论和遗传算法为理论基础,应用改进遗传算法———单亲遗传算法进行树状管网优化,并设计了相应的适应度函数、单亲换位算子和逆转算子,且算法的寻优效率较高,收敛性和稳定性较好。

基于改进遗传算法的物流配送路线优化研究

在分析车辆路径问题 (VRP)现有启发式算法的基础上 ,建立了考虑路线安排的物流配送方案模型 ,并提出了求解该问题的一种改进遗传算法 (IGA)。方法的核心在于针对遗传算法的局部搜索能力的不足 ,在选择、交叉、变异等遗传操作之后 ,引入逆转换位算子 ,根据适应度是否增加 ,对新产生的染色体进行多次逆转操作。应用 C语言编程进行模拟计算 ,结果表明该改进遗传算法明显增强了群体演化的质量 ,提高了算法收敛速度 ,较好地解决了“早熟收敛”问题。

现代物流信息管理中配送车辆路线优化研究

在分析车辆路线问题(VRP)现有启发式算法的基础上,提出了求解该问题的一种改进遗传算法(IGA)。该方法的核心在于针对遗传算法的局部搜索能力的不足,在选择、交叉、变异等遗传操作之后,引入逆转换位算子,根据适应度是否增加,对新产生的染色体进行多次逆转操作。模拟计算结果表明,该改进遗传算法明显增强了群体演化的质量,提高了算法收敛速度。

优化网络布置费用的遗传算法

【目的】针对网络布置费用的优化问题,利用基本遗传算法的良好搜索性能,设计出优化网络布置费用问题的遗传算法。【方法】通过分析网络布置费用的优化问题,抽象出网络模型,并将该问题转化为求解无向图中最小生成树的问题。【结果】基于遗传算法基本原理和抽象出的网络模型,设计出一种优化网络布置费用的遗传算法。【结论】应用遗传算法解决网络结构优化问题,可以让用户在短时间里获得一个比较满意的结果。