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。     

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。     

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。     

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。     

基于萤火虫算法的电网节点编号优化

在现代电力系统中,伴随着各类电力电子元件如整流器、逆变器、晶闸管,非线性元件如串并联电容器、同异步电动机、各种无功消耗的家用器件的普及和发展,谐波问题愈加严重,成为电力系统中影响电能质量的关键之一。在电力网络问题的求解中,对节点导纳矩阵的求解,就是对节点编号进行组合优化的过程,因此可以使用群智能算法进行求解。电力网络中的节点编号问题是一个组合优化问题,类似于经典的TSP问题。要求得其最优解较困难,目前已知的编号优化方法包括传统编号优化法和运用萤火虫算法的编号优化法。由程序仿真对比结果可知:将萤火虫算法所找到的最优编号引入的非零元数目比传统算法更少、结果更优。     

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     

基于汉明距离与免疫思想的粒子群算法

针对传统粒子群算法收敛速度慢、无法描述离散问题以及后期容易陷入局部最优解的缺陷等问题,提出一种基于汉明距离与免疫思想的改进粒子群算法(IHPSO)。首先,引入汉明距离表示位置与速度更新,使传统粒子群算法能够求解离散问题;然后,融入免疫接种、免疫选择等免疫思想,定义新的种群更新方式,解决了传统粒子群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的弊端;最后,通过TSP问题的模拟实验证明了改进的粒子群算法在求解速度与精度等方面均有明显提高。     

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.     

三维限制TSP的退火模拟算法

给出了一种具有全局优化特性的三维限制TSP的求解方法,研究了针对三维限制TSP的退火模拟模型的建立、扰动的形成和算法参数的选取,最后给出了实验例子。     

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．     

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.     

算法问题的各种表现及原因探究

随着互联网技术的普及,越来越多的人进入被算法影响的环境。算法除了辅助人们高效处理各种复杂情况,也带来了一些负面影响,可能会对人的权利、心理健康等方面产生恶劣影响。本文将已产生的算法问题按照算法至上、算法歧视、算法黑箱进行分类,并剖析各类算法问题产生的根本原因,以期为我国算法治理领域提供新思路。     

国内外仓库管理研究现状及趋势分析

仓库管理作为供应链管理的重要环节,对提升供应链效率,增强节点企业核心竞争力具有重要意义。多年来国内外学界从基础理论、管理创新、系统开发、算法研究等层面,针对选址、布局、越库配送等仓库管理核心问题进行了细致研究,取得众多成果。我们拟就仓库选址、仓库布局及越库配送三方面主要研究成果加以梳理,并就未来研究趋势进行展望。     

制造物联中的RFID多标签防碰撞技术分析

工业4.0的提出使工业信息化的发展更加快速,作为信息化发展的重要技术,物联网技术也被推向了技术研究的前列,本文深入分析了无线射频识别技术这一系统中的标签碰撞问题以及解决该问题的防碰撞算法,对现有的各种非确定性算法如纯ALOHA的算法、帧时隙ALOHA的算法和动态帧时隙算法的核心思想进行了深入探讨,并对各种算法的特点与不足进行了对比分析。     

预防性反馈PCNN模型及在组合优化问题中的应用

利用脉冲耦合神经网络(PCNN)的自动波特性求解组合优化问题。在三态层叠脉冲耦合神经网络(TCPCNN)模型基础上,结合三角不等式定理,构造具有预防性反馈的脉冲耦合神经网络模型。在搜索最优解的过程中,利用三角不等式定理对解进行预判断,不理想的解被删除,起到预防反馈作用,降低求解的空间复杂度,提高求解效率和准确性。将该算法应用于SP和TSP问题实验仿真,结果表明,该算法有效降低了解空间复杂度,进一步提高了搜索速度。     

隐含概念漂移的数据流分类算法研究

数据流具有快速性、连续性、多变性及无限性等特性，使得传统的分类方法不再适用。由于数据流多变的特性，设计高效、高精度的分类算法是比较困难的。目前数据流在电信、网络等众多应用领域客观大量存在，因此研究快速的、精确的、稳定的数据流分类系统具有较高的理论价值和应用前景。近年来，大量的研究工作都旨在高效准确地解决隐含概念漂移的数据流的分类问题。本文研究了一些适合数据流的分类算法，根据算法主要思想的不同进行分类，根据每种思想的发展历程对其相应的算法进行论述，并对部分经典算法分析其处理概念漂移的性能，并对进一步可做的工作进行展望。     

基于粒子群算法的网络教学资源优化获取

利用通用搜索引擎可以在网络上获得大量相关的网络教学资源，如何在众多的网络教学资源中迅速、高效地获得理想的教学信息是越来越重要的研究课题。为解决这一问题，本文提出了基于粒子群算法的网络教学资源优化获取方法。首先对每个网络教学资源赋予一定的评价指标，然后利用粒子群算法对搜索列的网络教学资源进行优化排序，从而可以在众多的网络教学资源中迅速、高效地获得优质的教学资源。     

TSP解译及其功能扩展时应注意几个问题的探讨

从TSP超前预报系统的工作原理出发，分析了其成图的计算方法，指出了像点图象的本质特征、探测距离的影响因素、“空洞”的高度和跨度特征、不良地质体后边界位置的确定等几个关键问题的处理方法，使TSP的解译和进一步的功能扩展有据可依。     

论驰名商标的淡化侵权及其救济

驰名商标享有很高的信誉度和知名度 ,具有财产和识别的双重价值。因此 ,世界各国都通过各种措施对驰名商标进行特别保护。在众多的保护措施中 ,其中有一项重要的保护措施就是对驰名商标进行反淡化保护。本文结合我国 2 0 0 1年新修订的《商标法》及国际立法 ,对驰名商标的淡化问题从淡化的表现、危害、淡化行为的认定、反淡化的救济措施等方面略作探讨 ,以抛砖引玉。