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TSP问题的最优化研究及求解实例 总被引：2，自引：0，他引：2
本文首先描述了旅行商问题(简称TSP),介绍了TSP问题的发展历史,并提出了自己的观点,然后对基于模拟退火算法的神经网络求解TSP问题的具体技术线路进行了详细介绍,最后建立了一个求解TSP问题的实例模型,用C语言编制程序,给出了运行结果。 相似文献
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分析了遗传算法和模拟算法的主要优缺点,提出一种用于求解旅行商问题（TSP）的改进遗传算法,该算法有效地将遗传算法和模拟退火算法相结合,在很大程度上缩短了算法的搜索时间;利用MATLAB对多种TSP问题进行仿真研究,实验结果证明了改进的遗传算法的有效性。 相似文献
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提出供应商管理库存(VMI)与第三方物流(TPL)集成供应链管理模式,构建VMI&TPL模式下的VRP优化模型.模型考虑“多供应商,单TPL,单制造商”的供应链网络,TPL负责统一为所有供应商配送货物.为提高求解效率,将求解过程分为两个部分:TPL首先基于节约法建立旅行商问题(TSP)基础数据,然后通过调用TSP基础数据来安排车辆分配与路线计划.VRP模型采用模拟退火遗传算法进行求解,通过算例对模型的求解策略及其有效性进行了说明. 相似文献
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对求解旅行商问题（TSP）的回溯搜索算法进行并行化的设计和改进,对该并行算法进行了详细描述。在MPI并行计算环境下应用该并行算法进行计算,求出了旅行商问题的最优解。实验结果表明,该并行算法适合求解小规模旅行商问题。 相似文献
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两段式遗传算法求解CTSP 总被引：1，自引：0，他引：1
旅行商问题（TSP）是一类典型的NP完全问题,遗传算法（GA）是求解这类问题的常用方法之一。针对中国旅行商问题（CTSP）,设计了两阶段遗传算法的改进策略。第一阶段在SGA基础上采取控制参数优化和保优操作,求得若干个较优解;第二阶段采用变异操作,在第一阶段较优解组成的种群基础上寻找最优解。用该策略迅速找到了CTSP最优解,该路径长度为15378km,比目前已知CTSP解更优。对遗传算法迅速求解TSP最优解提供了可行解决方案。 相似文献
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遗传算法是借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的全局的概率搜索算法,旅行商问题(TSP)是著名的NP问题,也是组合优化、计算机科学界经典的问题之一。本文简介了遗传算法的原理、设计方法和基本步骤,并着重用遗传算法对TSP问题进行近似求解。 相似文献
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针对远航程无人水下航行器的路径规划问题,本文提出了一种基于旅行商(TSP)问题的路径规划的新方法。阐述了TSP问题的基本原理,并采用了模拟退火算法和遗传算法进行了仿真研究,获得较好的仿真结果。 相似文献
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旅行商(TSP)问题是一个典型的NP难问题,作者以此为背景,叙述了近几年来研究人员改进粒子群优化算法求解非连续域的研究情况,并对将来的研究方向进行了预测。 相似文献
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针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商（TSP）问题的改进的自适应蚁群算法。 相似文献
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研究了VNNTF神经网络交通流量混沌时间序列预测的问题。首先,通过混沌理论提取了交通流量时间序列的混沌特征,并在此基础上建立了VNNTF神经网络交通流量时间序列模型;接着,阐述了VNNTF神经网络学习算法原理．设计了交通流量Voltem神经网络的学习算法快速学习算法：最后利用交通流量混沌时间序列对VNNTF网络模型、Voherra预测滤波器和BP神经网络进行了单步预测,并对预测结果的仿真图和真实值与预测值的方均根进行了比较,结果表明基于混沌学习算法的VNNTF神经网络的预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。 相似文献
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钟宏伟 《内蒙古科技与经济》2004,(12):72-73
本文提出用遗传算法解决旅行商问题。全文分三部分进行讨论：首先提出问题、分析问题，给出问题的解决方案，然后给出遗传算法在TSP中的应用及实现，最后探讨了遗传算法解决旅行商问题自身具备的特点。 相似文献
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旅行商问题(TSP问题)是运筹学中一个十分典型的组合优化问题。TSP问题看似简单,但是解决起来十分复杂、困难,采用传统的、一般的算法是很难求出问题的最优解的。蚁群算法是根据蚂蚁寻找食物的行为模拟出来的新型仿生算法,可以用于解决复杂的组合优化问题。 相似文献
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介绍了两种混沌神经网络模型,分析了其构成和特点,综述了混沌神经网络的主要应用领域,并试探性地指出了混沌神经网络的发展趋势. 相似文献
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提出用遗传算法优化径向基函数(RBF)神经网络,使其更接近非线性映射和更快的学习收敛速度.然后用改进后的RBF神经网络预测混沌时间序列.实验结果表明,基于RBF网络的混沌时间序列具有很强的拟合能力、误差小、取得更好的效果. 相似文献