但因为其在TSPLIB(a library of sample instances for the TSP (and related problems) from various sources and of various types)实例中所得到的结果对比平均值,即(Nearest Neighbor的最优解/ 目前已知最优解),约在1.26附近且算法简单容易实现,因此也是广为实用的一个算法。
混合算法的发展:将蚁群算法与其他优化算法如遗传算法、粒子群优化算法等结合,形成混合算法,以期发挥各自优势,提高求解质量。 多目标优化问题的求解:扩展蚁群算法在多目标优化问题中的应用,通过改进使得算法能够在多个目标之间取得良好的平衡。 动态环境下的优化:在动态变化的环境中,如何使蚁群算法能够适应环境变化并持续优...
可以发现,当数据规模逐渐增大时,求解所消耗时间越长(用Cplex求解TSP问题时,数据规模为23个点时反而消耗时间比21个点要少,这属于特殊情况。一般来说,数据规模越大,求解所需时间越长)。 当数据规模较小时,三种算法的求解速度几乎没有差别,当数据规模增大时,算法之间的求解速度差别就显而易见了。需要说明的是,求解...
如最经典的TSP问题,如果用枚举法,对于n个城市求最短回路就需要(n-1)!次,就不是多项式了. 遗传算法 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种根据大自然中生物演化规律设计的.该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中染色体基因交叉,变异等过程. 在求解复杂的组合优化问题时,相...
遗传算法求TSP问题 一、实验内容及目的 本实验以遗传算法为研究对象,分析了遗传算法的选择、交叉、变异过程,采用遗传算法设计并实现了商旅问题求解,解决了商旅问题求解最合适的路径,达到用遗传算法迭代求解的目的。选择、交叉、变异各实现了两种,如交叉有顺序交叉和部分交叉。
TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。 近年来,有很多解决该问题的较为有效的算法不断被推出,例如Hopfield神经网络方法,模拟退火方法以及遗传算法方法等。 2. 遗传算法 基本遗传算法可定义为一个8元组: ——个体的编码方法,SGA使用固定长度二进制符号串编码方法; ...
TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。 近年来,有很多解决该问题的较为有效的算法不断被推出,例如Hopfield神经网络方法,模拟退火方法以及遗传算法方法等。 TSP搜索空间随着城市数n的增加而增大,所有的旅程路线组合数为(n-1)!/2。在如此庞大的搜索空间中寻求最优解,对于常规方法和现有的计算工具...
1.1 TSP介绍 “旅行商问题”(Traveling Salesman Problem,TSP)可简单描述为:一位销售商从n个城市中的某一城市出发,不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点,在所有可能路径中求出路径长度最短的一条。 旅行商的路线可以看作是对n城市所设计的一个环形,或者是对一列n个城市的排列。由于对n个城市所有可能的遍...