遗传算法求解巡回旅行商问题的最优参数组合

通过正交试验方法来研究影响遗传算法对巡回旅行商问题的求解能力的因素,通过极差分析法和方差分析法得出了影响因素从强到弱依次为交叉率、群体规模、选择算子、变异率;最优参数组合方案为:群体规模500,选择率1%,交叉率40%,变异率1%;结果表明,遗传算法具有较好的鲁棒性。

基于巡回旅行商问题的遗传算法程序设计

提出了一种巡回旅行商问题的具体解决方案。它以大自然界生物进化发展的过程为依据,从遗传算法理论的角度,探讨了一种有效可行的巡回旅行商问题的解决策略。对于采用遗传算法理论进行演化程序开发设计的读者,具有一定的参考价值。

一名女大学生的“巡回旅行”

一名女大学生的“巡回旅行”文鑫消费是一种刺激，特定的刺激。霓虹灯、皮尔·卡丹时装、人头马洋酒，在上海这个日益开放鳘荣的都市中，它们以特有的品位折磨着人们的欲望。梅艳曾经拥有过这一切，她是以惨重的代价去换取短暂的纸醉金迷的。那个代价足以令她一辈子都懊悔...

求解TSP问题的改进模拟退火遗传算法

巡回旅行商问题(TSP)是最典型的NP的难题,遗传算法(GA)是解决这类问题的有效方法之一。由于该问题的解是一种特殊的序列,一般的交叉算子在该问题的求解效果方面并不理想,提出了贪心的3PM交叉算子,同时又引入退火选择方法,形成一种新的模拟退火遗传算法GCBSAGA(Greed Cross-3PM Basedon Simulated Annealing Genetic Algorithms)。该算法还将模拟退火算法与遗传算法相结合,使得遗传算法在前期发挥着全局搜索的强大功能,很容易收敛到全局较优解;后期用模拟退火算法来处理遗传算法前期的全局较优解,充分利用模拟退火算法后期局部搜索的强大功能,最终收敛到全局最优解。经过国际公认的TSPLIB提供的实验数据的验证,GCBSAGA在实例eil76、eil101、pr144、st70均找到了比TSPLIB提供的最优路径更优的解。

高空飞艇航迹规划的多种随机搜索算法

针对高空飞艇的航迹规划问题进行了分析和计算。考虑到高空飞艇的飞行特征,首先对其航迹规划问题进行了适当简化,转变为求解巡回旅行商问题(TSP),并给出相应的数学描述;然后在此基础上介绍遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法,并运用这三种随机搜索算法求解高空飞艇最优航迹;最后通过仿真算例简要地分析和比较了各个随机搜索算法的性能。仿真结果表明以上三种随机搜索算法对于解决规模较大的高空飞艇航迹规划问题是行之有效的,求解效率高于传统搜索算法。

基于粒子群算法的遗传算法优化研究

粒子群算法简单、控制参数较少,受到了很多专家学者的关注.但是,粒子群算法也有收敛速度慢、容易陷入局部最优等方面的缺陷.考虑到遗传算法在全局搜索方面很有优势,可以将遗传算法融入到粒子群算法,以弥补粒子群算法的不足.以巡回旅行商为例,分别用matlab仿真标准粒子群算法和粒子群-遗传算法,仿真结果表明粒子群-遗传算法比标准粒子群算法求得的解要更优.

基于遗传算法航路规划TSP问题的研究

介绍了遗传算法,提出了TSP问题描述的理论以及建立数学模型的原理,给出了用遗传算法求解TSP问题的构造过程。针对飞行器航路规划中存在的多目标问题,给出了应用实例并通过数学建模将问题转化为巡回旅行商(TSP)问题,应用遗传算法(GA)求解出最优路径。用遗传算法求的航迹是最优的参考航迹。遗传算法在解决航路规划(TSP)问题中的成功应用提高了飞行器的作战效能,减少了飞行器飞行中的威胁,对于提高我航空兵未来空中作战的战斗力有着较大的意义。

怎样和世界各地的商人打交道?

国际商人到各国洽谈生意必须注意当地的习惯。掌握恰当的行事方法,可以排除障碍,促进成交;言行不当则可能使交易吹掉。 在英国有“三忌”。一个外国公司的经理来到英国,如果他系了一条带条纹的领带,那将是一个严重的错误。这种领带可能是军队或学生校服领带的摹制品,