改进离散人工蜂群算法规划异形满版服饰图案切割路径

服饰图案切割路径规划是服饰图案自动切割技术的关键部分之一。文中用改进的离散人工蜂群算法实现了激 光切割系统对异形满版服饰图案的切割工艺路径规划优化。首先,把满版服饰图案激光切割路径规划转化为广义旅行 商问题求解,证明了路径规划转化成普通TSP问题比转化成第一类广义TSP问题更为有效,并给出了路径规划中“图案 始切割点”的优化选择方法。然后结合部分匹配交叉和启发式变异搜索方法的人工蜂群算法求解TSP问题,证明了与 A*算法及遗传算法相比,该方法更为优越。并且该方法已应用于激光切割机切割异形满版服饰图案路径规划的生产实 践,运行可靠,比未规划时的工艺路线平均提高效率33.7%。该方法提供了一种解决TSP问题的新方法,具有一定的理 论意义和价值     

遗传算法求解TSP问题

有效解决TSP问题在实际应用上有很高的价值,而且TSP问题由于其典型性已经成为各种启发式的搜索优化算法的间接比较标准,遗传算法就是一种比较经典的启发式算法。文章介绍了TSP问题和遗传算法的基本原理以及特点;针对解决TSP问题,论述了遗传算法在编码表示和遗传操作算子等方面的应用情况。     

兰州市TSP时空分布特征及防治措施

通过对兰州市 1990～ 2 0 0 0年TSP的年变化 ,2 0 0 0年内TSP的日变化和冬、夏两季一天的时变化分析 ,揭示了兰州市TSP的污染现状和时空变化规律 ,指出了造成兰州市严重污染的原因 ,提出了防治措施     

基于帮教的海口市预防青少年违法犯罪TSP体系构建研究

以青少年犯罪的心理行为研究、动因研究以及规律研究为基础,结合对海口市近年来青少年违法犯罪的特点、特征和趋势分析,提出了基于帮教的预防青少年犯罪的TSP体系,介绍了TSP体系的架构、运行机理、保障条件.海口的实践表明,TSP体系具有全方位、多层次预防青少年犯罪、矫治行为综合防治作用.     

环境空气中TSP与PM10的关系分析

TSP与PM10 均是衡量环境空气中尘埃污染程度的指标。本文以大量实测数据为依据 ,对TSP和PM10 的关系进行了分析 ,认为两者之间存在一定的相关性。     

一种求解TSP问题的改进遗传算法

TSP问题是一类经典的NP完全组合优化问题，传统的优化方法由于计算复杂性过大而难以求得全局最优解。遗传算法等智能优化算法在求解这类组合优化问题中表现出了强劲的潜力。作者利用遗传算法对TSP问题进行了研究分析，针对几组benchmark数据进行了仿真实验，在实验的基础上探索了遗传算子和遗传参数的优化设计，实验结果证明了遗传算法在解决TSP问题上的可行性和有效性。     

TSP探测数据采集和处理中应注意的几个问题

从TSP超前地质预报系统载作原理出发，详细阐明各种部件的工作本质，论述了数据处理每一步操作的目的，提出了在实际操作时应注意的问题，使TSP探测中数据的采集和处理等各项操作能有的放矢。     

太原市大气颗粒物污染源解析

通过对太原市大气总悬浮颗粒物(TSP)与PM_(10)的来源解析的研究,初步掌握了太原市主城区不同污染源对大气中TSP、PM_(10)中的贡献值各不相同,得出作为能源重化工基地的太原市大气颗粒物污染是以煤烟尘和城市扬尘为主要污染物的结论,为太原市大气颗粒污染物的防治提供了依据。     

装卸工人调配问题新解法及其证明

阐述了现代物流技术中装卸工人调配问题、装卸工问题、限制情况下装卸工问题及其数学模型,证明了装卸工人调配问题与限制情况下装卸工问题的数学模型是等价的.通过分析装卸工人调配问题的数学性质得出该问题的一种新解法并给出其证明.新解法给出了该问题的所有最优解.     

机载前视SAR三维成像原理及分辨率分析

提出一种新型的采用天线阵模式的机载前视合成孔径雷达(SAR)系统,分析了其三维成像原理。根据前视SAR的成像几何模型和回波信号特点给出了实现前视SAR三维成像的处理流程,详细推导了前视SAR的三维分辨率。模拟了X波段前视SAR点目标回波并进行了三维成像实验。仿真结果表明前视SAR系统能够实现三维成像,验证了本文算法的有效性。     

TSP及其扩展问题的混合型启发式算法

就经典的旅行商问题（ＴＳＰ）及其扩展形式;瓶颈问题、多目标问题等给出一种混合型启发式算法,并知微机上予以实现,为困难的扩展型ＴＳＰ提供了新的求解手段。     

求解复杂旅行商问题的混合粒子群算法

针对粒子群算法在解决组合优化时存在早熟和易陷入局部最优的问题,提出一种求解旅行商问题( TSP)的混合 粒子群算法。将粒子群算法与遗传算法结合,引入遗传算法中的交叉和变异操作,通过个体极值和群体极值的交叉以及 粒子自身变异的方式增加种群的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高算法的局部搜索能力。仿真结果表明,新的混合 粒子群算法在解决TSP问题时具有较好的收敛性及优化效果。     

双目标旅行商问题及其蚂蚁算法实验研究

对双目标旅行商问题设计了基于Pareto概念的多目标蚂蚁算法.借助于算法的全局搜索能力,在整个解空间内快速搜索多目标组合的Pareto有效解,并利用多目标蚂蚁算法维持解集多样性的特点,使搜索到的Pareto解在前沿均匀分布.经大量算例求解验证了其有效性,该算法具有较好的通用性.     

一种基于WebGIS的最优路径导航算法

针对海洋观测设备的回收最优导航问题,提出了一种基于WebGIS的最优路径导航算法．该算法通过改进的最小权值匹配算法求出TSP的最优哈密顿回路,能够为海洋观测设备的回收提供一种有效的导航算法．     

蚂蚁算法的基本原理及其研究发展现状

蚂蚁算法是一种新的随机优化算法，它利用人工蚂蚁在其途经路上释放信息素寻优，体现了正反馈、分布式、多agent协同性和并行性等特点。文章详述了蚂蚁算法原理、蚂蚁算法的原型——TSP问题的蚂蚁算法以及蚂蚁算法在应用和理论方面的研究进展，明确指出了其极为广泛的应用前景。     

"选址-路线"问题的建模与算法研究

建立了"选址-路线"问题的数学模型,并且给出了求解问题的启发式算法.该启发式算法是基于改进的Clarke-Wright算法和旅行推销员问题.在账单递送的实际案例中,这种启发式算法,和传统手工方法相比,求解速度更快,同时降低了运作成本,减少了递送时间.     

适用于协议特征提取的关联规则改进算法

借鉴关联规则挖掘的思想,引入序列项目集的概念,使算法能够处理集合事物和具有序列特性的项目;通过递推的方法依次得出不同长度的特征字段,并利用偏移属性集加以约束去除无效字段,有效控制约束频繁集的规模;最后依据选择策略从约束频繁集中选出最终的特征字段。实验结果表明只要选取合适的参数,用该方法提取协议特征是行之有效的。     

基于聚类描述的培养算子与TSP求解

首先提出用聚类树描述ＴＳＰ对象的新方法；并在此基础上，提出了培养算子的基本概念和方法，以进一步改进解的质量。对多个ＴＳＰ实例求解的实验表明，基于聚类描述的培养算子对ＴＳＰ的求解具有良好的效果。     

混合量子算法在旅行商问题中的应用研究

针对旅行商问题(TSP)的特点提出了一种新的解码方式,结合了进化计算(EA)和微粒群算法(PSO)的思想,构造了独特的混合量子算法(HQA).为进一步提高算法的性能,构造了改进混合量子算法(IHQA).IHQA在更新个体时能够指导惯性权重进行动态变化,决定个体在下一代被吸引或扩散.经测试证明,两种混合算法均表现出强大的寻优能力,IHQA效率更高.