基于神经网络TSP算法的防空作战火力分配

基于神经网络TSP算法建立了防空作战火力分配模型,并通过在计算机上仿真运行了实例,优化了火力分配方案。这是对解决防空作战火力分配问题的一种有益的尝试与探索,同时也对防空作战指挥决策和理论研究以及指挥自动化系统建设提供了参考。

改进的TSP算法求解供应链一对多配送问题

TSP问题即旅游最优路线问题,是数学领域中著名问题之一。如今,把TSP用于解决物流行业中运输线路优化已成为一种新的趋向。针对TSP问题没有一种简便、统一的求解方法,提出了改进的TSP算法,即把问题转化为求解最小树和图中悬挂点的匹配问题,从而大大缩小了TSP问题解的搜索空间,降低了求解难度,得到一种改进的求解方法,解决了供应链一对多配送问题。

求解TSP的改进模拟退火算法研究

通过分析传统SA算法原理和存在的不足,提出三种改进:增加记忆功能,避免遗失当前最优解;设置稳定抽样判定条件,保证全局搜索能力。提供7种扰动机制,提高结果改进效果。设计对比实验验证各种改进,分析出较好参数配置,构造较理想的改进SA算法。经过国际公认的TSPLIB提供的实验数据的验证,改进算法在性能上比GA和传统的SA算法均有较大提高。

改进的遗传算法在TSP中的应用

分析了遗传算法和模拟算法的主要优缺点,提出一种用于求解旅行商问题(TSP)的改进遗传算法,该算法有效地将遗传算法和模拟退火算法相结合,在很大程度上缩短了算法的搜索时间;利用MATLAB对多种TSP问题进行仿真研究,实验结果证明了改进的遗传算法的有效性。

一种改进的万有引力搜索算法——TSP问题为例

本文旨在找到一种改进的万有引力搜索算法,快速准确解决组合优化问题,以最小旅行距离为目标的经典商人旅行问题为例,使用实数编码,并将连续数值区间的位置变量映射到离散的组合排序,即可行的旅行方案;为了有效地避免算法陷入局部最优解,使用模拟退火算法进行局部扩展搜索,进一步提高解的质量;最后通过仿真对比,得出结合模拟退火算法的万有引力搜索算法具有收敛速度快,精度高的特点这一结论。

基于最优保留的CGA及其在TSP欺骗问题中的应用

本文在对CGA算法分析说明的基础上,运用改进CGA的方法来解决TSP欺骗问题。虽然CGA能够“快速、简单”的解决一些优化问题,但是由于其概率向量中基因的独立性,使得它在进化计算中会丢失基因之间的关联信息,从而可能无法解决如欺骗函数等复杂、困难问题。文中通过对CGA在TSP算法上的改进,以一定遗传尺度保留竞争最优个体,从而有效地解决TSP欺骗问题,并通过仿真结果验证了该算法,给出解决该类组合优化问题的一个有效例证。

Hopfield网络解旅行商问题的动态消元算法

对Hopfield网络解旅行商问题的算法做了改进工作:为了消除无效解,给出了普适的初始状态,调整了差分迭代方程的参数,改变了稳定状态的判断.为了得到最优解,提出动态消元算法,要求消元后第r次的运算结果优于或等于第r- 1次的运算结果.计算机模拟表明此算法对初始条件具有稳健性,从任何初始状态开始都能得到最优解.

基于加速寻径收敛的改进型蚁群算法

提出了一种基于基本蚁群算法的有节点信息素更新和记忆功能的算法模型;仿真结果表明,基于改进的蚁群算法模型在寻找最优解时表现出很高的效率,明显地优于现有的启发式算法的解,是一种有效的算法。

一种求解 TSP 问题的新型遗传编码方案

针对利用传统的遗传编码求解TSP中,普遍存在的不能在两条染色体间的任意位置进行交叉、编码空间过大等缺点,提出了一种新的编码方案:比较编码法。理论分析和实验结果表明,所提的编码方案较传统编码方案有明显的优势。

多准则货郎问题及其算法

就多准则货郎问题的非劣解求解给出了二类算法，并在微机上予以实现，经大量试算，效果良好，还可用于其它一些扩展ＴＳＰ问题的求解。

基于协同学习的蚁群电缆敷设系统

基于协同学习机制的蚁群系统（ＡＣＳ）已成功地应用于求解旅行商问题（ＴＳＰ）。文章根据电站电缆敷设的具体情况，将蚁群系统的算法进行了相应修改，并应用于其中，得到了比较理想的结果。

基于旅行商问题的森林防火巡逻路径优化

在对传统TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)模型进行研究的基础上,通过传统TSP模型和森林防火巡逻路径模型的比较,提出一种新的森林防火巡逻路径模型,并根据该模型对TSP算法进行第一次改进。然后,又在第一改进的前提下,首次将三维空间概念引入TSP算法,实现TSP算法的二次改进。随后对两次不同程度的改进分别进行了测试和分析。结果表明,两次改进优化效果都十分明显,第一次测试的路径优化效率达到61.6%,第二次测试的优化效率也达到47.9%。

图论在物流管理中的应用

物流行业是当今世界发展最迅猛的行业之一,它涉及订购、仓储、运输、销售等多个环节。本文针对运输环节进行研究并以邮政运输问题为例探讨物流运输问题的一般解题思路。通过对邮政网点分布图和相关数据的分析,在满足时间限制和货物装载要求的条件下,求解出使空车率引起的损失费尽可能少的最短路线。本文采取分类讨论的方法,综合使用Floyd算法、TSP算法和动态规划法寻求最优邮路。

旅游知识地图的构建与应用

随着大众对于旅游地图服务需求的不断增长,如何对旅游地图进行深层次加工,从而为用户提供更加智能、易用的旅游地图服务也成为研究的热点,旅游知识地图正是在这一背景下开展的研究。该文对旅游知识地图的概念进行了深入辨析,将空间旅游知识的特征归纳为:空间性、时间性、语义性、关联性、情境性、动态性、模糊性,将空间旅游知识分为陈述性(含点状、线状、面状知识)和程序性(含逻辑性和推理性知识)两大类,并提出了旅游知识地图的五大设计原则以及构建流程。最后以旅游路线的动态规划为例,借助于TSP算法,实现了旅游知识的获取和可视化。关于空间旅游知识的发现方法以及可视化形式等都是今后需要深入研究的问题。

利用三维激光点云重构建筑物模型

随着三维激光点云数据获取能力的提升,基于三维激光点云进行建筑物模型重建与立面测绘成为工程应用中常用的方法。三维激光点云数据能够体现建筑物丰富和直观的细节信息,然而海量数据处理给建筑物模型构建带来了极大挑战。本文通过对建筑物的三维激光点云数据进行横切得到建筑物轮廓点,并采用基于遗传算法的TSP算法对轮廓点进行处理以获取建筑物各立面的方程系数,最终实现建筑物模型的构建和获取详细的建筑物立面数据。试验结果表明,此方法可以较好地实现LOD1级建筑物模型的构建,进而为更高(LOD3)级别的建筑物模型构建提供依据。

魏县旅游线路设计与评估

近年我国旅游业蓬勃发展,有效分析和理解相关数据,设计最佳旅游线路,有助于更好的服务于旅游业。以邯郸市魏县旅游景点为实例,建立最佳旅游线路的图论模型,应用TSP问题的动态规划算法进行最佳旅游路线设计。并基于层次分析法从文化历史、景色优美、交通状况、人流量四个方面进行旅游景点的筛选,对旅游景点评估后设计最佳旅游路线。

无线mesh网中网关部署的优化设计

无线mesh网中的流量经路由器聚集后主要是通过少量网关至因特网的,容易在网关处形成导致网络性能的瓶颈。针对此问题,首先对网关和路由器作等效节点化处理,利用无线通信阴影效应的对数-正态分布模型,设计加权目标函数保证节点的连通性和覆盖率,得到候选网关节点的位置部署;在此基础上根据网关部署的约束条件和网络生成连通图,设计启发性基于度/权值的树集分割(TSP)算法,选择出满足吞吐需求、有较好连通性的候选节点担任网关设置。NS2仿真结果验证了该设计方法对改善网关节点的吞吐容量和信号覆盖连通率的有效性。

埃博拉病情的发展预测和最优药物运送系统的探究（英文）

目的研究埃博拉出血热的病情发展规律,提出可行的药物配送系统方案。方法根据2015年美国大学生数学建模竞赛A题的题目—消除埃博拉,建立SIR流行病模型预测该疾病的发展。根据2015年2月6日WHO的非洲各地区患病情况的数据,在疫区地图上选取了36个有感染者的地区并将其坐标位置标记出来,通过基于模拟退火的TSP(Traveling Sales Man Problem)算法研究药物配送系统。通过分析来自2015年2月6日WHO的非洲各地区患病情况的数据,建立以上两个模型在Matlab 7.0中运行,从而寻找一条花费最少运输路径最短的最优路径。结果 SIR传染病模型可以表示感染者的数目随着时间的关系,显示感染者与易感人群之间的数量变化关系;还可以分别预测感染者与易感者的数量变化趋势。根据基于模拟退火算法的TSP模型,在药物配送系统中可以找到一条花费最少、运输路径最短的最优路径,最优路径的最短距离为2 565.321 km,弗里敦(塞拉利昂的首都)和凯鲁阿内(位于几内亚)是物流分配中心,根据药物配送系统的制定规则,其他的地区将分别从这两个城市开始一个接一个有序地收到药品。结论隔离是阻止埃博拉病毒传播最有效的措施。只有将病人隔离和最短的药物运送路径结合起来才能有效地预防埃博拉疫情。