TSP问题相关论文
TSP问题的应用十分广泛,而传统的遗传算法在求解TSP问题时存在求解精度低和时间长等不足。针对该问题提出了一种改进的分布式并行遗......
在对粒子群优化算法进行了详细的分析和介绍了标准的PSO算法的基本原理、数学描述、算法参数和流程基础上,再介绍本文的主要工作。......
乘务排班计划作为城市轨道交通运输组织与规划中的重要一步,其编制合理性关系着列车开行方案、列车运行图以及车底运用计划能否高......
TSP问题作为一个典型的组合优化问题,多年来众多学者都对其展开了深入研究,以期寻找到一个最优算法来应用到实际生活中.由于TSP问......
该文阐述了Hopfield-Tank的连续神经网络模型及用模型解决TSP问题的方法,并给出相应的模拟程序。......
介绍一种求解TSP问题的基于知识的蚂蚁算法.该算法中蚂蚁在与问题相关的知识的指导下搜索路径,达到更快速地找到更优解的目的.......
蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)是20世纪90年代才提出的一种新型模拟进化算法,它是由意大利学者M.Dorigo等人首先提出的,称之......
免疫算法是继人工神经网络和遗传算法之后的人工智能研究领域的又一热点。它是基于人体免疫系统信息处理机制的一种抽象描述,体现了......
TSP问题(旅行商问题)是一个典型的组合优化问题,遗传算法(Generation Algorithm,GA)和蚁群算法(Ant Colony Qptimization,ACO)都属......
本文对传统的遗传算法进行了改进.初始种群通过改良圈算法求得;在遗传交叉中,以"门当户对"原则,进行个体的配对,利用混沌序列确定......
针对在中小范围内移动机器人以最短遍历找到所有目标,同时也要使得两两目标之间的路径最优的问题,提出一种基于改进D*算法融合蚁群......
现有的量子遗传算法、量子蚁群算法、量子粒子群算法等量子群智能算法由于将量子计算和群智能算法结合,具有并行性、收敛速度快、种......
蚁群算法是一类用于求解复杂优化问题的随机优化算法。1991年由意大利学者M. Dorigo首次提出,用来求解旅行商问题。从蚁群算法提出......
该文在传统的细胞自动机模型基础之上,提出了一种新的广义细胞自动机模型,广义细胞自动机中的小粒度宏细胞可以聚合成能够独立演化......
演化计算是计算机模拟大自然的演化过程,特别是生物的进化过程,来求解复杂问题的一类计算模型。由于演化计算具有自组织、自学习、自......
旅行商问题(TSP)是一个有着重要工程背景、在图论中的典型组合优化问题,己被证实是一个NP完全问题.该文将解决TSP问题转化为一种特......
遗传算法是一种模仿生物自然进化过程的、自适应启发式的全局优化算法。由于在利用遗传算法求解问题时仅需要很少的辅助信息,容易......
人工免疫系统(Artificial immune system, AIS)是以生物免疫学理论为基础的面向应用的计算机模型。人工免疫系统理论研究主要包括......
二十世纪六十年代以来,人们开始借助计算机来求解各类复杂优化问题。一类智能型的遗传算法(Genetic Algorithms,GA)在复杂优化问题......
TSP问题是一个典型的组合优化问题。近些年来,研究人员试图运用各种方法对该问题进行求解。由于该问题的可行解随着顶点数的增加会......
免疫算法是模拟生物免疫系统功能的一种智能算法,具有解决复杂工程问题的潜力。但目前的免疫算法还有没有类似遗传算法和神经网络等......
电子制造业竞争日益激烈,产品投放市场时间越来越短,生产周期也日益缩短,何提高SMT系统生产效率,即SMT系统优化成为摆在我们面前的问题......
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是人工生命与群体智能理论的结合下提出的一种启发式算法,最早是由Eberhart和Kenn......
遗传算法和遗传编程作为进化计算模型中的两个最典型的分支,已成为人工智能的研究热点。遗传算法采用线性编码解决简单问题,而遗传编......
随着物联网的快速发展,无线传感器网络WSN在生活中的应用也越来越广泛。本文运用蚂蚁群算法、目标规划模型、模拟退火算法研究了在......
近些年,智能优化算法因其独特的高效运行机制,逐渐在医疗卫生、工程等多个领域发挥了重要作用。社会群体优化算法(Social Group Op......
近年来,随着信息技术的不断发展,万物互联成为一种新趋势,大量无线设备涌入人们的日常生活,然而,有限电量的电池却限制了无线设备......
学位
粒子群算法是典型的群智能算法,由于算法的高效性和易实现性成为了研究热点。目前粒子群算法已经被广泛应用到函数优化和工程技术......
本文主要借助智能优化算法实现了补给路线的选择与优化,通过大量的数据分析挖掘,采用机器学习的方法对岛礁补给路线进行了计算,根......
粒子群算法和蚁群算法是两种经典的群智能优化算法,自提出以来,一直为国内外众多学者所关注,当前已在各个领域的优化问题求解中得......
随着科技的发展,传统的优化算法求解最优问题存在局限性,智能优化算法给优化问题的求解提供了新思路。粒子群算法是模拟生物群体行......
在互联网加速普及的今天,信息的传递越来越快,产生的数据也越来越大,所以很多问题会产生大量的数据。在现实生活中,这些具体的问题......
教学优化算法(Teaching-learning-based optimization,TLBO)是一种基于群智能的现代启发式优化算法,该算法具有无特定参数、收敛速......
二十一世纪被人们誉为信息时代,当今的信息技术发展的主要特征是数字化、网络化和智能化。利用计算机实现对信息处理的智能化,是信......
2017年,飓风玛丽亚横扫波多黎各,造成重大伤亡,在灾难来临时确保药品提供及时并监测受影响地区极为重要.本文通过构建TSP-GA模型以......
现代钢铁企业一个最具挑战性的问题就是如何充分使用成本高昂的设备,以换取更高的利润。编制高效的连铸生产计划在提高生产率和降低......
TSP问题是组合优化中一个非常典型的问题,具有很强的工程和实际应用价值,但至今尚无非常有效的最优路径求解方法.本文通过研究Hopf......
分析了基于Hopfield神经网络(HNN)的旅行商问题(TSP)求解方法,提出了一种基于基因算法(GA)和HNN混合策略的TSP求解方法.首先利用基......
TSP问题属于Nphard问题,求解TSP问题算法的可行性与有效性是需要重点研究的,本文主要在算法的产生机制中提出了一种新3-变换,从而......
TSP问题是一个典型的NP问题,虽然传统遗传算法可以较好的解决此类问题,但是依然存在早熟、收敛速度慢,收敛精度不够等问题.本文分......
本文根据TSP问题在遗传算法问题的特殊表示形式,采用直观且易于操作的边缘重组交叉算子改进遗传算法中进化的步骤,并用比赛选择......
本文将量子群进化算法(QEA)与蚁群系统(ACS)进行融合,提出一种新的量子蚁群算法(QACA).该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子......
本文受求最短路径算法的启发,提出一个启发算子用于遗传算法求解TSP问题,通过50,144,150等城市的TSP问题求解,表明该算法求解速度快并且......
蚁群算法是一种解决组合优化问题的有效算法。在求解TSP问题的过程中,通过对各种蚁群算法的分析,发现存在求解时间过长和容易陷入停......
本文针对汽车焊接机器人路径规划不合理的问题,采用遗传算法对焊接机器人二维路径规划问题进行了求解,最终找出了一条最短的焊接路......