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求解旅行商问题的GCN-Pointransformer模型
1
作者 邱云飞 刘一菲 +1 位作者 于智龙 金海波 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第3期657-666,共10页
由于Transformer模型基于全连接注意力机制,导致在求解经典旅行商问题(TSP)时,计算复杂度较高并且GPU内存使用量过大。针对此问题,提出了一种基于图卷积嵌入层和多头局部自注意力机制的GCN-Pointransformer模型。使用图卷积嵌入方式从... 由于Transformer模型基于全连接注意力机制,导致在求解经典旅行商问题(TSP)时,计算复杂度较高并且GPU内存使用量过大。针对此问题,提出了一种基于图卷积嵌入层和多头局部自注意力机制的GCN-Pointransformer模型。使用图卷积嵌入方式从输入数据中进行空间特征学习,图卷积嵌入层包含多个可以提取输入数据局部特征的卷积核;使用多头局部自注意力机制(MHLSA),删除冗余信息并提取有用的特征;在编码器中使用可逆残差网络,在反向传播过程中只存储输入和输出嵌入特征对;模型在解码器中增加了Pointer指针层,使用注意力权重作为概率分布,确定要访问的下一个节点。在TSP随机数据集上进行对比实验,优化间隙减少12%,GPU内存减少约11%,推理时间减少约25%,结果表明,该方法优于求解TSP的标准Transformer模型。 展开更多
关键词 旅行问题(tsp) GCN-Pointransformer 多头局部自注意力机制(MHLSA) 可逆残差 指针层
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旅行商问题(TSP)的改进遗传算法 被引量:45
2
作者 唐立新 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期40-42,共3页
对于中大规模TSP问题的求解,提出了2种新的改进遗传算法:两交换启发交叉算法和三交换启发交叉变参算法·经过仿真实验和实例应用证明了算法的有效性·三交换启发交叉变参算法的性能优于两交换启发交叉算法·
关键词 组合最优化 旅行问题 遗传算法 tsp
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旅行商问题的一种插入交叉算子 被引量:9
3
作者 李大军 张建文 +1 位作者 官云兰 赵宝贵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第33期67-69,共3页
求解TSP问题是遗传算法应用的一个重要领域,其本质是TSP问题中巡回路径编码串的组合最优化问题。对于符号编码方式的遗传算法,通常需要设计特定的交叉算子以提高算法的运行效率和性能。该文针对自然数编码的方式,提出了一种较适合于大规... 求解TSP问题是遗传算法应用的一个重要领域,其本质是TSP问题中巡回路径编码串的组合最优化问题。对于符号编码方式的遗传算法,通常需要设计特定的交叉算子以提高算法的运行效率和性能。该文针对自然数编码的方式,提出了一种较适合于大规模TSP问题求解的遗传交叉算子:插入交叉(InsertCrossover,简称IX)算子。该算子以优良的交叉策略,保证了算法的快速收敛和全局寻优。仿真实验结果证明,IX算子对于大规模TSP问题具有比较好的性能。 展开更多
关键词 旅行问题(tsp) 遗传算法 交叉算子 插入交叉(IX)
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竞争合作型协同进化免疫算法及其在旅行商问题中的应用 被引量:8
4
作者 刘朝华 章兢 +1 位作者 张英杰 吴建辉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1322-1330,共9页
为提高人工免疫算法的收敛性能,提出了一种竞争合作型协同进化免疫优势克隆选择算法(CCCICA).把生态学中的协同进化思想引入到人工免疫算法中,考虑了环境和子群间相互竞争的关系,子种群内部通过局部最优免疫优势,克隆扩增,自适应动态高... 为提高人工免疫算法的收敛性能,提出了一种竞争合作型协同进化免疫优势克隆选择算法(CCCICA).把生态学中的协同进化思想引入到人工免疫算法中,考虑了环境和子群间相互竞争的关系,子种群内部通过局部最优免疫优势,克隆扩增,自适应动态高频混合变异等相关算子的操作加快了种群亲和度成熟速度.把信息熵理论引入到算法中完善了种群的多样性.所有子种群共享同一高层优良库,并将其作为抗体子种群领导集合,对高层优良种群进行免疫杂交操作,通过迁移操作把优良个体返回到各子种群,实现了整个种群信息交流与协作.针对旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)多个实例结果表明:与其它智能算法相比较该算法具有较好的性能. 展开更多
关键词 人工免疫 克隆选择 局部最优免疫优势 竞争合作 协同进化 旅行问题(tsp)
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旅行商问题的人工免疫算法 被引量:11
5
作者 李茂军 舒宜 童调生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第3期80-82,89,共4页
This paper presents an Artificial Immune Algorithm (AIA)simulating the biological immune systems, andoffers its basic principle and approach. Comparing AIA with Genetic Algorithm (GAs)simulating the biological evolu-t... This paper presents an Artificial Immune Algorithm (AIA)simulating the biological immune systems, andoffers its basic principle and approach. Comparing AIA with Genetic Algorithm (GAs)simulating the biological evolu-tion process, the paper points out that the method producing new antibodies in AIA is more versatile than the oneproducing new individuals in GAs. AIA reflects mechanism of natural selection better than GAs does, as AIA selectseffective antibodies from all antibodies by the appetency between an antibody and an antigen and by the repulsion be-tween an antibody and another, while GAs selects new individuals of next colony by the proportion of individual fit-ness. For Travel Salesman Problem (TSP), this paper brings forward how to describe antibodies artificially, how toproduce original antibodies, how to compute the appetency between an antibody and an antigen and the repulsion be-tween an antibody and another, and works out several artificial immune operators producing new antibod-ies. Simulating examples show that AIA is a very effective method for TSP. 展开更多
关键词 旅行问题 人工免疫算法 有序组合优化问题 tsp问题 遗传算法
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现实旅行商问题 被引量:3
6
作者 苏丽杰 聂义勇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第4期655-657,共3页
提出一个新的旅行商问题,称之为现实旅行商问题(RLTSP).它更接近于现实生活中的旅行商问题,并且介于传统的旅行商问题(TSP)与图形旅行商问题(GTSP)之间.还给出现实旅行商问题的不完全计算机数学模型.
关键词 旅行问题(tsp) 现实旅行问题(RLtsp) 图形旅行问题(Gtsp) 计算机数学模型
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求解旅行商问题的一种改进遗传算法 被引量:2
7
作者 徐志伟 张耀坤 +1 位作者 张勇 黄雷 《四川兵工学报》 CAS 2009年第1期74-75,共2页
采用三交换启发交叉变参遗传算法来研究典型的组合优化问题—TSP问题,并进行计算机仿真,结果表明,与标准遗传算法相比较,三交换启发交叉变参遗传算法计算量少,收敛速度快,所得解优于标准遗传算法,更接近于最优解.
关键词 旅行问题(tsp) 改进遗传算法 组合问题
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基于信息熵的改进蚁群算法求解TSP问题 被引量:4
8
作者 杨一健 李明 方赛银 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2874-2880,F0003,共8页
针对蚁群算法求解精度低、易陷入局部最优的缺点,提出一种基于信息熵的自适应改进蚁群算法。通过算法自身特性定义结合熵值对种群参数进行自适应优化;采用分组合作的信息素更新策略,通过较活跃性个体引导整个种群,扩大搜索范围;通过对... 针对蚁群算法求解精度低、易陷入局部最优的缺点,提出一种基于信息熵的自适应改进蚁群算法。通过算法自身特性定义结合熵值对种群参数进行自适应优化;采用分组合作的信息素更新策略,通过较活跃性个体引导整个种群,扩大搜索范围;通过对较优路径的奖励,平衡收敛速度和搜索范围之间的关系;在种群信息熵过低时,加入局部搜索策略,进一步提高算法精度。实验结果表明,相较于蚁群算法,改进算法具有较好的求解精度以及跳出局部最优的能力。 展开更多
关键词 信息熵 蚁群算法 自适应 旅行问题(tsp) 信息素 路径 局部搜索 种群
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神经网络在旅行商问题上的应用
9
作者 匡桂娟 刘新 +1 位作者 张宗云 徐生 《莱阳农学院学报》 2004年第3期249-252,共4页
旅行商问题(TSP)的模型简单明了,是一个熟知的典型的计算复杂性为NP的组合优化难题。本文对已经提出的各种解决旅行商问题的方法进行了比较,这些算法包括利用Hopfield神经网络,遗传算法,模拟退火算法。并且实验了基于Matlab的模拟退火... 旅行商问题(TSP)的模型简单明了,是一个熟知的典型的计算复杂性为NP的组合优化难题。本文对已经提出的各种解决旅行商问题的方法进行了比较,这些算法包括利用Hopfield神经网络,遗传算法,模拟退火算法。并且实验了基于Matlab的模拟退火算法。通过分析,为提出给进的神经网络算法提供了参考。 展开更多
关键词 神经网络 旅行问题 tsp 遗传算法 模拟退火算法 HOPFIELD网络 组合优化
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求解旅行商问题的自适应升温模拟退火算法 被引量:52
10
作者 陈科胜 鲜思东 郭鹏 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期245-254,共10页
针对传统模拟退火算法在求解问题时容易陷入局部最优解的情况,本文通过设计一种自适应的升温控制因子,提出了一种求解旅行商问题(TSP)的自适应升温模拟退火算法,有效地控制局部寻优达到全局寻优能力,并证明了改进的自适应模拟退火算法... 针对传统模拟退火算法在求解问题时容易陷入局部最优解的情况,本文通过设计一种自适应的升温控制因子,提出了一种求解旅行商问题(TSP)的自适应升温模拟退火算法,有效地控制局部寻优达到全局寻优能力,并证明了改进的自适应模拟退火算法收敛性.通过TSPLIB数据库对改进算法全局寻优效果的测试,结果表明改进后的算法具有全局寻优能力、泛化性强等特点:即在TSPLIB提供的绝大部分TSP问题数据中,均能找到全局最优解,且收敛速度快. 展开更多
关键词 自适应升温模拟退火算法 旅行问题(tsp) tspLIB 自适应
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旅行商问题的一个精确算法 被引量:2
11
作者 马良 王龙德 《上海机械学院学报》 1991年第1期103-109,共7页
本文对经典的旅行商问题给出一种精确式算法,计算结果表明,它具有一定的优越性和实用性。
关键词 旅行问题 算法 tsp 运筹学
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基于旅行商问题的智能快递柜服务定价 被引量:2
12
作者 余瑶沁 连峰 杨忠振 《上海海事大学学报》 北大核心 2022年第2期88-95,共8页
为给智能快递柜服务合理定价,分析快递柜服务对快递员和不在宅收件人的价值,构建末端配送的旅行商问题模型,提出在不同的快递交件条款和收件人在家不确定性情况下的快递柜服务价值计算方法。基于快递柜服务价值确定收件人和快递员应支... 为给智能快递柜服务合理定价,分析快递柜服务对快递员和不在宅收件人的价值,构建末端配送的旅行商问题模型,提出在不同的快递交件条款和收件人在家不确定性情况下的快递柜服务价值计算方法。基于快递柜服务价值确定收件人和快递员应支付的费用。以某快递员责任范围内的实际配送数据为例,分3种情形计算快递员的配送距离,根据节约的配送成本计算快递柜服务价值,根据受益者负担原则确定收件人和快递员需要支付的快递柜服务价格。当所有收件人都在宅但把全部快件投递入柜时,快递柜按0.274元/单收费;当41%的收件人不在宅但把全部快件投递入柜时,快递柜向快递员和不在宅收件人分别按0.273元/单和1.005元/单收费;当把不在宅收件人的快件投递入柜而在宅收件人的快件投递到户时,快递柜向不在宅收件人按1.077元/单收费。 展开更多
关键词 旅行问题(tsp) 配送 最后一公里 智能快递柜 服务定价
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一种基于构建基因库求解TSP问题的遗传算法 被引量:40
13
作者 杨辉 康立山 陈毓屏 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第12期1753-1758,共6页
传统的遗传算法通常被认为是自适应的随机搜索算法 .该文在分析其特点后针对TSP问题提出了一种将建立基因库 (Ge)与遗传算法结合起来的新算法 (Ge-GA) .该算法利用基因库指导种群的进化方向 ,并在此基础上使用全局搜索算子和局部搜索算... 传统的遗传算法通常被认为是自适应的随机搜索算法 .该文在分析其特点后针对TSP问题提出了一种将建立基因库 (Ge)与遗传算法结合起来的新算法 (Ge-GA) .该算法利用基因库指导种群的进化方向 ,并在此基础上使用全局搜索算子和局部搜索算子增强遗传算法的“探测”和“开发”能力 .Ge-GA算法大大加快了遗传算法的收敛速度和寻优能力 .作者测试了TSPLIB中的多个实例 (城市数目从 70~ 15 77) ,试验结果与最优解的误差都不超过0 .0 0 1% .特别是对于难求解的TSP问题 ,如att5 3 2和fl15 77,都能够在理想的时间内找到最优解 . 展开更多
关键词 旅行问题 基因库 tsp问题 遗传算法 随机搜索算法 组合优化问题
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改进遗传交叉算子求解TSP问题 被引量:17
14
作者 刘海 郝志峰 林智勇 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期71-73,共3页
遗传算法中的交叉算子最根本的作用就是要使子代继承父代的优秀基因 .本文着重考虑了用遗传算法求解TSP问题中遇到的交叉算子 ,根据TSP问题的特点 ,构造出一种能很好继承父代优秀基因的交叉算子 ;实例计算表明该算法收敛速度快 。
关键词 tsp问题 旅行问题 遗传算法 交叉算子 算法设计 最优解 运筹学
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改进的模拟退火和遗传算法求解TSP问题 被引量:43
15
作者 姚明海 王娜 赵连朋 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第14期60-65,共6页
对遗传算法和模拟退火算法的特点进行了比较,阐述了遗传算法与模拟退火算法集合的必要性。提出了一个用于求解TSP问题的改进的模拟退火和遗传算法。利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优的问题。在遗传算法中... 对遗传算法和模拟退火算法的特点进行了比较,阐述了遗传算法与模拟退火算法集合的必要性。提出了一个用于求解TSP问题的改进的模拟退火和遗传算法。利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优的问题。在遗传算法中改进了传统的交叉机制,利用父代染色体与子代染色体进行交叉,解决了传统遗传算法中存在的"早熟"问题。针对模拟退火算法收敛速度慢等问题,提出了新的解生成机制和改良算法,提高了算法的收敛速度。实验测试的结果表明,该方法具有较好的收敛效果和更高的稳定性。 展开更多
关键词 遗传算法 模拟退火算法 旅行问题(tsp) 优化算法 最优解
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一种改进遗传算法及其在TSP问题中的应用 被引量:16
16
作者 陈斌 徐华中 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第9期90-92,共3页
传统遗传算法的收敛速度与问题解的质量是影响算法寻优性能的一对主要矛盾。文章针对上述矛盾,提出了改进遗传算法的控制策略—杂交、变异的并行处理、基于适应值密度的变异操作、自调整父代迁移策略和父代与子代竞争策略。并应用于TSP... 传统遗传算法的收敛速度与问题解的质量是影响算法寻优性能的一对主要矛盾。文章针对上述矛盾,提出了改进遗传算法的控制策略—杂交、变异的并行处理、基于适应值密度的变异操作、自调整父代迁移策略和父代与子代竞争策略。并应用于TSP问题中,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 改进遗传算法 tsp问题 控制策略 旅行问题 运筹学 最优化问题
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求解TSP问题的改进混合蛙跳算法 被引量:5
17
作者 张敬敏 马丽 李媛媛 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第11期47-50,共4页
针对TSP问题的特点,设计了一种求解TSP问题的改进的混合蛙跳算法。该算法改进了子种群青蛙个体优化的方式,而不仅是对最坏个体进行优化,这种方式可以有效提高算法的收敛速度。提出了青蛙个体翻转时依赖于全局最优解的"导优"... 针对TSP问题的特点,设计了一种求解TSP问题的改进的混合蛙跳算法。该算法改进了子种群青蛙个体优化的方式,而不仅是对最坏个体进行优化,这种方式可以有效提高算法的收敛速度。提出了青蛙个体翻转时依赖于全局最优解的"导优"概率和依赖于子种群局部最优解的"导次优"概率,进一步提高了算法寻找最优解的能力。在多个TSPLIB上的实验结果表明,该算法是可行有效的。 展开更多
关键词 组合优化问题 旅行问题(tsp) 混合蛙跳算法 概率 tspLIB
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用蚂蚁算法解决多目标TSP问题 被引量:12
18
作者 游道明 陈坚 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第10期1808-1811,共4页
分析了多目标问题的性质 ,提出一种在多个目标间权衡的评价指标 .用一种较新的进化算法 -蚂蚁算法来解决多目标 TSP问题 .
关键词 蚂蚁算法 多目标tsp 旅行问题 评价指标
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用混合遗传算法求解多目标TSP问题 被引量:13
19
作者 李军民 林淑飞 高让礼 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2006年第4期515-518,共4页
针对多目标TSP问题,提出了非群体迭代型多目标遗传算法与局部阶段搜索算法相结合的混合遗传算法。其中非群体迭代型多目标遗传算法通过个体的被优越数和种群的分布情况计算个体适应度,采用基于路径表示的编码方法进行编码,使用竞争选择... 针对多目标TSP问题,提出了非群体迭代型多目标遗传算法与局部阶段搜索算法相结合的混合遗传算法。其中非群体迭代型多目标遗传算法通过个体的被优越数和种群的分布情况计算个体适应度,采用基于路径表示的编码方法进行编码,使用竞争选择策略、部分匹配交叉和变换变异进行遗传操作。最后使用该算法对两个实例进行实验计算并分析其程序运行结果。结果表明该算法是很有效的。 展开更多
关键词 遗传算法 旅行问题(tsp) 局部搜索 非群体迭代型多目标遗传算法
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求解TSP问题的改进果蝇优化算法 被引量:12
20
作者 段艳明 肖辉辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第6期144-149,共6页
基于求解TSP问题,提出一种改进果蝇优化算法(GFOA),该算法结合TSP问题的特点,把果蝇优化算法的连续空间对应到离散规划,利用轮盘赌法初始化路径,并把遗传算法的交叉、变异操作应用于路径的寻优,同时利用C2Opt算子对局部最优路径进行优化... 基于求解TSP问题,提出一种改进果蝇优化算法(GFOA),该算法结合TSP问题的特点,把果蝇优化算法的连续空间对应到离散规划,利用轮盘赌法初始化路径,并把遗传算法的交叉、变异操作应用于路径的寻优,同时利用C2Opt算子对局部最优路径进行优化,加快局部搜索能力和收敛速度。通过对13个TSPLIB标准库的TSP算例进行仿真实验,实验结果表明,提出的算法在较小规模算例中能以较少的迭代次数和运行时间快速收敛到已知最优解,在较大规模算例中能接近理论最优解,具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。 展开更多
关键词 旅行问题(tsp) 果蝇优化算法 轮盘赌法 C2Opt算子
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