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题名基于PPO的自适应杂交遗传算法求解旅行商问题
- 1
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作者
黄傲
李敏
曾祥光
潘云伟
张加衡
彭倍
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机构
西南交通大学机械工程学院
电子科技大学机械与电气工程学院
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出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期212-217,共6页
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基金
四川省科技厅重点研发计划项目(2023YFG0285)。
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文摘
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。
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关键词
旅行商问题
遗传算法
近端策略优化
杂交算子
参数自适应
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Keywords
Traveling salesman problem
genetic algorithm
Proximal policy optimization
hybrid operator
Parameter adaptation
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于PSO-GA混合算法时间优化的旅行商问题研究
被引量:15
- 2
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作者
张勇
陈玲
徐小龙
李飞腾
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
芜湖创业园留学人员博士后工作站
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第12期3613-3617,共5页
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基金
国家科技支撑计划资助项目(2013BAH52F01)
安徽省自主创新专项资金资助项目(12z0101027)
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文摘
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。
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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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Keywords
time optimal traveling salesman problem (TPTSP)
hybrid particle swarm optimization-genetic algorithm
path planning
tourists' traveling time
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分类号
TP301.5
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名混合算法求解着色瓶颈旅行商问题
被引量:6
- 3
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作者
董学士
董文永
蔡永乐
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机构
武汉大学计算机学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2018年第11期2372-2385,共14页
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基金
国家自然科学基金项目(61672024
61170305)~~
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文摘
基于着色旅行商问题(colored traveling salesman problem,CTSP),给出了一种适用性更加宽泛的组合优化问题模型:着色瓶颈旅行商问题(colored bottleneck traveling salesman problem,CBTSP).CBTSP可建模含有部分重合工作区域的规划问题,譬如有合作任务和单独任务的人员与车辆的路线规划,此类问题由于目标函数与旅行商问题不一样,因此不能够用CTSP模型来建模.由于CBTSP属于NP难问题,对于规模大的此类问题,自然启发式算法是个合适的选择.基于此,提出了一种自然启发式算法求解CBTSP,该算法是基于伊藤过程的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、模拟退火算法(simulated annealing,SA)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的混合算法(PSGA).PSGA首先用二重染色体编码来构建问题的解,然后运用遗传算法的交叉操作进行更新,其中交叉长度由伊藤过程的活动强度来控制,而活动强度由粒子半径和环境温度来决定.为了充分验证算法的有效性,使用小尺度到大尺度不同规模的数据进行实验,通过广泛的实验与分析表明:PSGA求解CBTSP问题的求解质量要优于对比算法.
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关键词
混合算法
遗传算法
着色瓶颈旅行商问题
着色旅行商问题
瓶颈旅行商问题
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Keywords
hybrid algorithm
genetic algorithms(GA)
colored bottleneck traveling salesman problem(CBTSP)
colored traveling salesman problem(CTSP)
bottleneck traveling salesman problem
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于混合遗传模拟退火算法求解TSP问题
被引量:17
- 4
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作者
杜宗宗
刘国栋
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机构
江南大学通信与控制工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第29期40-42,46,共4页
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文摘
TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,遗传算法是求解此类问题的一种方法,但它存在如何较快地找到全局最优解,并防止"早熟"收敛的问题。针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法。为了解决群体的多样性和收敛速度的矛盾,采用了部分近邻法来生成初始种群,生成的初始种群优于随机产生初始种群。仿真实验结果证明,该算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高。
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关键词
混合遗传算法
模拟退火算法
旅行商问题
-
Keywords
hybrid genetic algorithm
simulated annealing algorithm
traveling salesman problem
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名混合算法求解多目标平衡旅行商问题
被引量:5
- 5
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作者
董学士
董文永
王豫峰
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机构
武汉大学计算机学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1751-1762,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(61672024
61170305)~~
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文摘
平衡旅行商问题(balanced traveling salesman problem,BTSP)是旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)的变化模型,是另一种组合优化问题,可在汽轮机(gas turbine engines,GTE)等的优化问题中得到应用,但BTSP模型只能对含单个旅行商一个任务的优化问题建模,不能同时对含多个旅行商多任务的问题进行建模和优化.基于此,首次提出了一种多目标平衡旅行商问题(multiobjective balanced traveling salesman problem,MBTSP)模型,可建模含多个旅行商多任务的优化问题,具体可应用在含多个目标或个体的实际问题,例如含多个GTE的优化.相关文献的研究已证实,伊藤算法和遗传算法(genetic algorithm,GA)在求解组合优化问题中具有较好的性能,因此,应用混合伊藤算法(hybrid ITO algorithm,HITO)和混合遗传算法来求解MBTSP问题.HITO通过蚁群算法(ant colony optimization,ACO)来产生基于图的概率生成模型,再用伊藤算法的漂移和波动算子对该图模型进行更新,从而得到MBTSP的最优解.对于混合遗传算法,第一个用贪心法对遗传算法进行改进,命名为贪心法遗传算法(genetic algorithm with greedy initialization,GAG),第二个用爬山算法优化遗传算法,称之为爬山法遗传算法(genetic algorithm by hill-climbing,GAHC),最后一个为模拟退火遗传算法(genetic algorithm with simulated annealing,GASA).为了有效验证该算法,使用小尺度到大尺度的不同规模MBTSP问题的数据进行实验,结果表明:混合算法在求解MBTSP问题是有效的,并表现出不同的特点.
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关键词
混合伊藤算法
混合遗传算法
平衡旅行商问题
多目标平衡旅行商问题
蚁群算法
-
Keywords
hybrid ITO(HITO)algorithm
hybrid genetic algorithms
balanced traveling salesman problem(BTSP)
multi-objective balanced traveling salesman problem(MBTSP)
ant colony optimization(ACO)
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
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题名一种求解TSP的高效遗传算法
被引量:5
- 6
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作者
王超学
崔杜武
王竹荣
费蓉
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机构
西安理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《西安理工大学学报》
CAS
2006年第1期37-41,共5页
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基金
陕西省教育厅专项科研基金资助项目(05JK273)
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文摘
根据TSP适应度地貌特征,通过将传统的反转变异算子(Simple Inversion Operator,SIM)与插入变异算子(Insertion Operator,IM)进行组合,设计出了一种可变邻域搜索的复合变异算子(Greed Invert-Insertion Operator,GIIM)。在此基础上,结合常规的部分匹配交叉(PartiallyMatched Crossover,PMX)与带有精英策略的退火选择,构造出了一种求解TSP的高效遗传算法(SEGA)。仿真测试表明,提出的算法不但具有很强的全局搜索能力,且收敛速度快;其测试结果与最新文献和国际标准测试库TSPLIB中的最优路径相比,或相同或更优。
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关键词
遗传算法
简单反转算子
插入算子
可变邻域搜索的复合变异算子
旅行商问题
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Keywords
genetic algorithm
simple inversion operator
insertion operator
variabld neighbor search hybrid mutation
traveling salesman problem
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
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题名基于混合杂交的遗传算法求解旅行商问题
被引量:8
- 7
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作者
郑立平
郝忠孝
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机构
哈尔滨工业大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第20期168-169,172,共3页
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基金
黑龙江自然科学基金资助项目(F00-06)
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文摘
通过混合使用多种杂交算子,提出了一种求解旅行商问题的新型遗传算法,并给出了实验验证。通过实验用该算法求解了城市数为50到100不等的旅行商问题,获得了比其它算法更精确或更接近最优的解,表明了算法的有效性。
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关键词
混合杂交
遗传算法
旅行商问题
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Keywords
hybrid crossovers
genetic algorithm
Traveling salesman problem(TSP)
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于多步强化变异算子的混合遗传算法
被引量:2
- 8
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作者
刘菲
吕世辉
赵中华
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机构
中国人民解放军
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第29期46-48,共3页
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文摘
TSP是一类经典的NP-hard组合优化问题。通过引进多步强化变异算子MrM,提出了一种求解TSP实例的混合遗传算法MrMGA。多步强化变异是在单步强化变异策略的基础上进行了改进,通过向前考察几步个体进化效果,将该信息向回传递,影响个体变异策略。TSPLIB实例测试表明,MrMGA在求解小规模TSP实例时,其质量和求解速度都较EAX-GA有明显改进,从实验中得到折扣因子的值的变化对算法的影响。
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关键词
混合遗传算法
多步强化变异
强化学习
旅行商问题(TSP)实例
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Keywords
hybrid genetic algorithm
multi-step reinforcement mutation
reinforcement learning
Traveling salesman problem (TSP) instances
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
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题名基于特征进化的混合遗传算法
- 9
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作者
林冬梅
王东
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机构
佛山科学技术学院信息与教育技术中心
佛山科学技术学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第4期246-248,共3页
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文摘
对于遗传算法存在早熟性收敛和收敛速度慢等问题,可通过保护存在于种群中的最小诱导模式和属于收敛优化解或全局最优解的有效基因块,得到有效的改善。通过对种群中个体之间关系分析,建立特征保护策略及特征进化算子,由此改进的混合遗传算法具有较高的收敛速度,并能收敛于规模小于2 000个城市的旅行商问题全局最优解。
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关键词
遗传算法
旅行商问题
特征进化
混合算法
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Keywords
genetic algorithm travelling salesman problem characteristic evolution hybrid algorithm
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分类号
TP391.72
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
O242.23
[理学—计算数学]
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题名关于旅行售货员问题的混合遗传算法研究
- 10
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作者
解伟
王翼飞
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机构
上海大学理学院数学系
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出处
《上海大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
1997年第5期576-581,共6页
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基金
上海市教委科研基金
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文摘
遗传算法(GA)是一类仿生算法,广泛应用于大型优化问题的求解.本文介绍了GA的原理和算法,并用简单遗传算法(SGA)和混合遗传算法(HGA)对旅行售货员问题(TSP)进行了研究.
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关键词
遗传算法
混合遗传算法
旅行售货员问题
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Keywords
genetic algorithm, hybrid genetic algorithm, travelling salesman problem
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分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
O157.5
[理学—基础数学]
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题名基于多臂赌博机遗传算法的无人机与卡车协同配送
- 11
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作者
朱烨娜
刘敏
赵肄江
陈萱霖
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机构
湖南科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机科学与探索》
2025年第8期2261-2272,共12页
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基金
国家自然科学基金(62372168,62107013)
教育部人文社会科学研究规划基金项目(24YJAZH237)
湖南省教育厅科学研究重点项目(22A0341)。
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文摘
无人机与卡车协同配送新模式凭借其高效、环保、不受地形限制等优势,正在改变传统的物流配送方式。带无人机的旅行商问题(TSP-D)是上述配送新模式中的一种经典问题,比纯卡车物流配送更为复杂,需要从无人机和卡车间的协同交互中寻找最优的配送组合,带来了新的挑战。提出了一种基于多臂赌博机的混合遗传算法来求解TSP-D。采用了自然数排列的染色体编码,并应用基于动态规划的精确划分方法对其解码,以生成无人机与卡车协同配送解方案。新设计了一种多臂赌博机局部搜索策略,将局部搜索算子池中的五种不同搜索算子视作赌博机的多个“臂”。先通过赌博机摇臂搜索后解方案适应值的提升程度来计算奖励,再根据ε-greedy强化学习方法计算各个“臂”被选中的概率,以便选择合适的搜索算子来增强算法的局部搜索能力。实验结果表明,提出的算法与其他主流的算法相比,在不同分布与不同规模的多数测试实例上均有更低的解方案成本。进一步的实验分析验证了多臂赌博机局部搜索策略比其他局部搜索策略具有更好的自适应能力,能显著提升算法的性能。最后,将提出的算法应用于长沙市一个实际的配送案例,展示了其现实应用效果。
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关键词
无人机卡车协同配送
带无人机的旅行商问题
混合遗传算法
多臂赌博机
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Keywords
drone-truck collaborative delivery
traveling salesman problem with drone
hybrid genetic algorithm
multi-armed bandit
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术]
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