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基于PSO-GA混合算法时间优化的旅行商问题研究 被引量:15
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作者 张勇 陈玲 +1 位作者 徐小龙 李飞腾 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第12期3613-3617,共5页
为了给游客提供更好的路径推送服务,针对经典的TSP进行了延伸研究,提出了一种时间优化的旅行商问题(time optimal TSP,TOTSP),旨在寻找一条旅行时间最短的游览路径推送给游客来节省游客的旅行时间。通过混合粒子群遗传算法(PSO-GA)对提... 为了给游客提供更好的路径推送服务,针对经典的TSP进行了延伸研究,提出了一种时间优化的旅行商问题(time optimal TSP,TOTSP),旨在寻找一条旅行时间最短的游览路径推送给游客来节省游客的旅行时间。通过混合粒子群遗传算法(PSO-GA)对提出的问题进行仿真实验,并将旅行时间作为PSO-GA的目标函数,其中的旅行时间包括游客在景点之间行走的时间、游客在每个景点排队等待的时间以及游客在每个景点游玩需要的时间三个部分。仿真实验对比了PSO-GA求出的最短旅行时间和所需的CPU执行时间与遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)求出的结果。仿真实验表明,PSO-GA在解决TOTSP上有较好的性能。 展开更多
关键词 时间优化的旅行商问题 混合粒子群遗传算法 路径规划 游客旅行时间
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基于信息素矩阵优化蚁群算法求解城市建模的旅行商问题
2
作者 刘岱 张亚鸣 +1 位作者 王凯 崔海青 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1719-1726,共8页
针对城市建模中的旅行商问题,提出了一种结合信息素矩阵的随机平均、自适应扰动及动态比例重置为主的优化蚁群算法,从而优化城市建模素材获取过程中的路径搜索。该算法在每轮路径选择后,依据路径优劣进行整体性的局部信息素更新并通过2-... 针对城市建模中的旅行商问题,提出了一种结合信息素矩阵的随机平均、自适应扰动及动态比例重置为主的优化蚁群算法,从而优化城市建模素材获取过程中的路径搜索。该算法在每轮路径选择后,依据路径优劣进行整体性的局部信息素更新并通过2-opt优化加速收敛。先采用随机平均策略,在最优路径多次未更新时均值化随机节点信息素,避免局部最优;当多次随机平均策略无效时,引入自适应扰动策略,通过扰动信息素矩阵选择路径,减少局部最优风险;当最优路径质量下降一定比例时,采用动态比例重置策略加大信息素矩阵中高低值元素差异,进一步加速收敛。结果表明,所提算法有效提升了全局搜索能力,加快了收敛过程,能有效解决城市建模中的旅行商问题。 展开更多
关键词 蚁群算法 旅行问题 组合优化 2-opt算法 城市三维建模
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深度强化学习求解多目标旅行商问题的研究综述 被引量:1
3
作者 李成健 宋姝谊 +1 位作者 粟宇 陈智斌 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第12期28-44,共17页
多目标旅行商问题(MOTSP)是一个具有显著应用价值的组合优化问题(COP),在物流配送、生产调度和网络通信等领域广泛存在。MOTSP不仅需要在多个目标之间寻求平衡,还要求找到不同的帕累托解集,这些解集代表了MOTSP在不同目标之间的全局或... 多目标旅行商问题(MOTSP)是一个具有显著应用价值的组合优化问题(COP),在物流配送、生产调度和网络通信等领域广泛存在。MOTSP不仅需要在多个目标之间寻求平衡,还要求找到不同的帕累托解集,这些解集代表了MOTSP在不同目标之间的全局或局部最优解。传统的多目标优化算法在解决MOTSP时,通常面临计算复杂度高和求解效率低的挑战,尤其是在均衡决策空间和目标空间多样性时,难以有效找到多样化的帕累托最优解。近年来,深度强化学习(DRL)在处理复杂优化问题上展现了巨大的潜力,为解决MOTSP及其帕累托解集的多样化问题提供了一种新的方法。介绍了MOTSP的基本概念和求解方法;讨论了强化学习(RL)中的优化策略和深度学习(DL)的神经网络模型;总结了利用DRL求解MOTSP的理论方法,分析了各代表性模型的优化效果与时效性,突出不同DRL模型在大规模MOTSP问题中的性能表现,并探讨了其局限性、改进方向和适用场景,同时提出了应对局部最优问题的策略。最后,归纳了MOTSP的四大应用研究领域,并指出了MOTSP的未来研究方向。 展开更多
关键词 深度强化学习(DRL) 多目标旅行问题(MOTSP) 帕累托最优解 优化策略 神经网络模型
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基于PPO的自适应杂交遗传算法求解旅行商问题
4
作者 黄傲 李敏 +3 位作者 曾祥光 潘云伟 张加衡 彭倍 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期212-217,共6页
旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典的组合优化问题,求解难度较大。传统遗传算法在求解旅行商问题时,参数调节过分依赖经验,同时种群多样性过早减少会导致局部收敛,严重影响算法性能。为此,提出一种自适应杂交遗传算... 旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典的组合优化问题,求解难度较大。传统遗传算法在求解旅行商问题时,参数调节过分依赖经验,同时种群多样性过早减少会导致局部收敛,严重影响算法性能。为此,提出一种自适应杂交遗传算法(Adaptive Hybrid Genetic Algorithm,AHGA),采用深度强化学习对遗传算法的关键参数进行自适应调整。首先,构建了以遗传算法为环境的自适应参数调节模型,采用近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法来生成控制种群进化的动作策略。其次,在传统遗传算法交叉、变异的基础上增加杂交算子,以提高迭代后期种群的多样性。最后,在不同的TSPLIB公共实例中验证算法的效果和性能。结果表明,该算法明显提高了遗传算法的求解质量和收敛速度,有效避免了遗传算法的局部收敛问题,在解决旅行商问题时优于同类算法。 展开更多
关键词 旅行问题 遗传算法 近端策略优化 杂交算子 参数自适应
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粒子群优化算法求解旅行商问题 被引量:140
5
作者 黄岚 王康平 +3 位作者 周春光 庞巍 董龙江 彭利 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期477-480,共4页
首先介绍粒子群优化的搜索策略与基本算法 ,然后通过引入交换子和交换序的概念 ,构造一种特殊的粒子群优化算法 ,并用于求解旅行商问题 .实验表明了在求解组合优化问题中的有效性 .
关键词 旅行问题 粒子群优化算法 搜索策略 交换子 交换序 组合优化 最优解
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模糊离散粒子群优化算法求解旅行商问题 被引量:20
6
作者 庞巍 王康平 +2 位作者 周春光 黄岚 季晓辉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第8期1331-1334,共4页
粒子群优化算法已经成功地应用于求解连续域问题,但是对于离散域问题特别是路由问题的求解研究还很少.本文提出了一种改进的粒子群优化算法,用于求解旅行商问题.采用模糊矩阵来表示粒子的位置和速度,并重新定义其更新公式,最后对TSPLIB... 粒子群优化算法已经成功地应用于求解连续域问题,但是对于离散域问题特别是路由问题的求解研究还很少.本文提出了一种改进的粒子群优化算法,用于求解旅行商问题.采用模糊矩阵来表示粒子的位置和速度,并重新定义其更新公式,最后对TSPLIB中的具体算例进行测试,实验结果表明该算法能够得到较好的结果. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 旅行问题 模糊矩阵
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改进粒子群优化算法求解旅行商问题 被引量:23
7
作者 王翠茹 张江维 +1 位作者 王玥 衡军山 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2005年第6期47-51,59,共6页
提出了一种改进粒子群学习算法,在改进的算法中,粒子不仅根据自身和同伴中最好的个体调整自己的飞行速度,而且按照一定的概率向其他个体学习。这种强化后的学习行为更符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问题的全局最优解。同时... 提出了一种改进粒子群学习算法,在改进的算法中,粒子不仅根据自身和同伴中最好的个体调整自己的飞行速度,而且按照一定的概率向其他个体学习。这种强化后的学习行为更符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问题的全局最优解。同时借鉴单点调整算法思想,提出了调整因子和调整序概念用以重构粒子群算法。最后,用改进后的粒子群算法求解旅行商问题,数字仿真表明了算法的有效性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 旅行问题 组合优化 NP问题
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改进微粒群优化算法求解旅行商问题 被引量:29
8
作者 肖健梅 李军军 王锡淮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第35期50-52,共3页
对微粒群优化算法的速度位置算式进行了改进,提出一种改进的微粒群优化算法。该算法符合组合优化问题的特点,在求解旅行商问题上有较高的搜索效率。将改进的PSO算法分别应用于14点的TSP问题以及中国旅行商问题中,该算法在较短时间内获... 对微粒群优化算法的速度位置算式进行了改进,提出一种改进的微粒群优化算法。该算法符合组合优化问题的特点,在求解旅行商问题上有较高的搜索效率。将改进的PSO算法分别应用于14点的TSP问题以及中国旅行商问题中,该算法在较短时间内获得了目前已知的最好解。 展开更多
关键词 微粒群优化算法 组合优化 旅行问题 速度位置算式
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求解旅行商问题的自学习粒子群优化算法 被引量:12
9
作者 蔡荣英 李丽珊 +1 位作者 林晓宇 钟一文 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第2期261-263,266,共4页
针对旅行商问题,提出了一种带自学习算子的粒子群优化算法,根据旅行商问题及离散量运算的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,定义了变异速度来保持粒子群的多样性,使用自学习算子来提高算法的... 针对旅行商问题,提出了一种带自学习算子的粒子群优化算法,根据旅行商问题及离散量运算的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,定义了变异速度来保持粒子群的多样性,使用自学习算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了较好的平衡,与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,该算法具有良好的性能。 展开更多
关键词 粒子群优化 旅行问题 自学习算子 变异速度 组合优化
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基于多粒度的旅行商问题描述及其蚁群优化算法 被引量:19
10
作者 冀俊忠 黄振 +1 位作者 刘椿年 代启国 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期434-444,共11页
针对蚁群算法在求解大规模旅行商问题(Traveling Salesman Problems,TSP)中时间性能方面的不足,提出了一种快速的求解算法.首先,从TSP问题描述入手,给出了一种新的多粒度的问题描述模型;然后,基于该模型,设计了包括基于密度聚类的粒度... 针对蚁群算法在求解大规模旅行商问题(Traveling Salesman Problems,TSP)中时间性能方面的不足,提出了一种快速的求解算法.首先,从TSP问题描述入手,给出了一种新的多粒度的问题描述模型;然后,基于该模型,设计了包括基于密度聚类的粒度划分、粗粒度的蚁群寻优、粒度间的连接、细粒度的蚁群寻优、粒度间可行解的合成以及循环分段优化6个阶段在内的求解算法.算法的复杂度分析及在中、大规模TSP问题上的实验表明:本算法的时间性能不仅比经典的蚁群算法有显著的提高,而且与近年来的一些同类算法相比也具有一定的优势,显示了快速求解大规模TSP问题的能力. 展开更多
关键词 旅行问题 多粒度城市模型 蚁群算法 聚类算法 分段优化
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有时间约束旅行商问题的启发式遗传算法 被引量:16
11
作者 谢秉磊 李军 刘建新 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期211-213,共3页
有时间约束的旅行商问题作为旅行商问题的拓展 ,是一个重要的NP难题 ,深入研究这一问题具有重要的理论和实践意义。将时间窗约束转化为目标约束 ,采用序列编码设计了基于启发式规则的可同时处理软、硬时间约束的遗传算法——— 2 交换... 有时间约束的旅行商问题作为旅行商问题的拓展 ,是一个重要的NP难题 ,深入研究这一问题具有重要的理论和实践意义。将时间窗约束转化为目标约束 ,采用序列编码设计了基于启发式规则的可同时处理软、硬时间约束的遗传算法——— 2 交换变异的遗传算法和 3 交换变异的遗传算法。实验表明HGA1优于简单遗传算法(SGA) ,HGA2优于HGA1。 展开更多
关键词 游路问题 组合规化 遗传算法 时间约束 旅行问题 启发式规则 目标约束
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基于递阶遗传算法的多旅行商问题优化 被引量:11
12
作者 周辉仁 唐万生 牛犇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第10期3754-3757,共4页
旅行商问题是一个经典的NP问题,对多人旅行商问题的求解则更具有意义。为了解决所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商一类问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅... 旅行商问题是一个经典的NP问题,对多人旅行商问题的求解则更具有意义。为了解决所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商一类问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题无须设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。 展开更多
关键词 递阶遗传算法 旅行问题 优化 解码方法
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基于混合粒子群优化算法的旅行商问题求解 被引量:11
13
作者 俞靓亮 王万良 介婧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期183-184,187,共3页
针对旅行商问题提出一种混合粒子群优化算法。为了增强算法的局部搜索能力,在粒子群优化算法中加入倒置、对换等局部搜索算法。利用遗传算法全局搜索能力强的特点对用粒子群优化算法求到的解进行优化,对全局最优路径通过消除交叉路径进... 针对旅行商问题提出一种混合粒子群优化算法。为了增强算法的局部搜索能力,在粒子群优化算法中加入倒置、对换等局部搜索算法。利用遗传算法全局搜索能力强的特点对用粒子群优化算法求到的解进行优化,对全局最优路径通过消除交叉路径进行优化,以进一步提高混合算法的性能。仿真结果表明,中小规模旅行商问题能够在较少的代数内收敛到较满意解。 展开更多
关键词 旅行问题 粒子群优化算法 遗传算法 局部搜索
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基于GA的最小旅行时间的多旅行商问题研究 被引量:6
14
作者 周辉仁 唐万生 魏颖辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第7期2526-2529,共4页
以往对求解多人旅行商问题的研究局限于以所有旅行商路径总和最小为优化标准,而对最小完成时间的多旅行商一类问题研究得相对较少。针对所有旅行商最小完成时间的多旅行商一类问题,用遗传算法进行优化,且提出了矩阵解码方法。以距离非... 以往对求解多人旅行商问题的研究局限于以所有旅行商路径总和最小为优化标准,而对最小完成时间的多旅行商一类问题研究得相对较少。针对所有旅行商最小完成时间的多旅行商一类问题,用遗传算法进行优化,且提出了矩阵解码方法。以距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真,并对不同交叉算子性能进行了比较,适于距离对称和非对称的多旅行商问题求解。 展开更多
关键词 遗传算法 旅行问题 最小完成时间 解码方法
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求解旅行商问题的近似骨架分段蚁群优化算法 被引量:10
15
作者 王飞鹏 谭旭杰 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第4期1016-1021,1105,共7页
针对基本蚁群算法求解较大规模旅行商问题精度不高的问题,提出一种基于近似骨架分段以求解旅行商问题的策略。利用蚁群算法求解结果得到旅行商问题近似骨架和当前最优解,基于近似骨架对当前最优解进行分段,使用蚁群优化算法对分得的子... 针对基本蚁群算法求解较大规模旅行商问题精度不高的问题,提出一种基于近似骨架分段以求解旅行商问题的策略。利用蚁群算法求解结果得到旅行商问题近似骨架和当前最优解,基于近似骨架对当前最优解进行分段,使用蚁群优化算法对分得的子段分别进行求解,提高全局最优解的精度。实验结果表明,在典型的旅行商问题求解上,该算法相比基本蚁群算法求解效果均有加强,获得了精度更高的解。 展开更多
关键词 旅行问题 近似骨架 分段 蚁群算法 优化
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求解旅行商问题的混合粒子群优化算法 被引量:15
16
作者 沈继红 王侃 《智能系统学报》 北大核心 2012年第2期174-182,共9页
为高效解决旅行商问题,结合光学寻优算法、混沌优化算法、粒子群优化算法,提出了一种新的混合智能优化算法,应用光学寻优算法的优点,为粒子群中粒子找到了一组最优的初始值,引入交换子、交换序列、混沌序列,提出了适合旅行商问题的光学... 为高效解决旅行商问题,结合光学寻优算法、混沌优化算法、粒子群优化算法,提出了一种新的混合智能优化算法,应用光学寻优算法的优点,为粒子群中粒子找到了一组最优的初始值,引入交换子、交换序列、混沌序列,提出了适合旅行商问题的光学混沌粒子群算——并严格证明了新算法的稳定性、收敛性.数值实验仿真结果表明,该算法收敛速度快、迭代次数少,能快速找到令人满意的最优解,为解决旅行商问题提供了新的思路. 展开更多
关键词 旅行问题 混沌优化算法 费马原理 粒子群算法 光学寻优算法
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基于SFLA-GA混合算法求解时间最优的旅行商问题 被引量:5
17
作者 张勇 高鑫鑫 王昱洁 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期363-370,共8页
该文以经典的对称旅行商问题(Symmetric Traveling Salesman Problem,STSP)为基础,求解时间最优的旅行商问题(Time Optimal TSP,TOTSP),将拟合函数引入到混合蛙跳遗传算法(SFLA-GA)的适应度函数来反映景点客流量随时间的变化,旨在旅游... 该文以经典的对称旅行商问题(Symmetric Traveling Salesman Problem,STSP)为基础,求解时间最优的旅行商问题(Time Optimal TSP,TOTSP),将拟合函数引入到混合蛙跳遗传算法(SFLA-GA)的适应度函数来反映景点客流量随时间的变化,旨在旅游旺季为游客提供一条游览时间最短的路径推送服务。实验结果表明:相对于随机游览路径,SFLA-GA混合算法得到的游览路径明显节省了游览时间;与SFLA和混合粒子群遗传算法(PSO-GA)相比较,SFLA-GA混合算法具有计算量少、收敛速度快、对初始种群依赖性低以及全局性更好等优点,在求解TOTSP上搜索性能更强、时间更优。 展开更多
关键词 时间最优的旅行问题 混合蛙跳遗传算法 适应度函数 拟合函数 游览时间
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离散粒子群优化算法求解旅行商问题 被引量:1
18
作者 刘伯颖 吴敬松 +1 位作者 镡铁春 李世杰 《计算机工程与科学》 CSCD 2008年第10期64-66,共3页
在优化领域,粒子群算法适用于求解连续优化问题,而在离散优化上的应用还相对较少。本文在介绍基本粒子群优化算法的基础上,分析了粒子群优化算法在经典旅行商问题中的应用性能及粒子群算法求解旅行商问题的相关操作。使用Ulysses等标准... 在优化领域,粒子群算法适用于求解连续优化问题,而在离散优化上的应用还相对较少。本文在介绍基本粒子群优化算法的基础上,分析了粒子群优化算法在经典旅行商问题中的应用性能及粒子群算法求解旅行商问题的相关操作。使用Ulysses等标准TSP测试数据进行了相关实验,并通过不同的参数设置对实验结果进行了性能分析和比较。 展开更多
关键词 粒子群优化 旅行问题 离散优化
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基于递阶遗传算法的一类多旅行商问题优化 被引量:1
19
作者 周辉仁 唐万生 牛犇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期2630-2633,共4页
针对最小化单个旅行商路程的多旅行商问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且... 针对最小化单个旅行商路程的多旅行商问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。 展开更多
关键词 人工智能 优化 递阶遗传算法 旅行问题
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基于反馈校正原理的非对称旅行商问题的自收敛优化算法 被引量:1
20
作者 白杰 朱俊 +1 位作者 杨根科 潘常春 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期689-696,共8页
针对非对称旅行商问题(ATSP),提出基于反馈校正原理的自收敛求解算法框架.该方法核心是依据ATSP问题松弛模型的对偶关系推断与ATSP最优解无关弧集合的弧排除算法.该算法框架以ATSP问题的初始弧集合作为"参考输入",以ATSP最优... 针对非对称旅行商问题(ATSP),提出基于反馈校正原理的自收敛求解算法框架.该方法核心是依据ATSP问题松弛模型的对偶关系推断与ATSP最优解无关弧集合的弧排除算法.该算法框架以ATSP问题的初始弧集合作为"参考输入",以ATSP最优解的上下界求解算法作为"控制对象",以弧排除算法作为"反馈校正控制器",其"反馈输入"是"控制对象"的输出差值.算法迭代过程中,上下界差值缩小,排除弧集合增加,算法呈现出自收敛性.该框架集成了数学规划方法和启发式算法的优点,论文从理论证明和仿真分析说明了该自收敛算法的有效性. 展开更多
关键词 非对称旅行问题 组合优化 蚁群算法 弧排除算法
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