基于TSP的改进差分进化算法

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差分进化算法

差分进化算法简介差分进化算法是一种优化算法，源于遗传算法，通过模拟生物进化的过程来解决优化问题。

它不同于传统的遗传算法，是基于个体间的差异性来实现优化的。

差分进化算法的原理差分进化算法的基本原理是通过在候选解向量上进行简单算术运算来生成新的解向量，并通过比较这些解向量的适应度来更新种群。

差分进化算法包括三个关键步骤:1. 初始化种群: 初始种群是随机生成的一组解向量。

2. 变异操作: 通过选择多个解向量，并对它们进行简单算术运算来产生新的解向量。

3. 交叉和选择: 通过比较原解向量和新解向量的适应度来决定是否更新种群。

差分进化算法的优势1.不需要求导: 差分进化算法不需要求解目标函数的梯度，适用于解决非线性、非光滑和高维优化问题。

2.全局最优: 由于其能够维持种群的多样性，因此差分进化算法往往可以找到全局最优解。

3.较少参数设置: 差分进化算法相对于其他优化算法来说，参数配置相对较少，并且对初始参数不敏感。

差分进化算法的应用差分进化算法被广泛应用于各种领域，包括工程优化、机器学习、信号处理等。

1. 工程优化: 在电力系统、通信网络、管道设计等领域，差分进化算法被用来优化系统设计和参数。

2. 机器学习: 在神经网络训练、特征选择、模型调优等方面，差分进化算法常用于搜索最优解。

3. 信号处理: 在图像处理、语音识别、生物信息学等领域，差分进化算法被应用于信号处理和数据分析。

结论差分进化算法作为一种优化算法，通过模拟生物进化的过程，能够有效地解决各种优化问题。

其独特的优势使其在工程、机器学习、信号处理等领域广泛应用。

未来随着算法的不断改进和扩展，差分进化算法将发挥更大的作用，为解决复杂问题提供新的解决方案。

参考文献1.Storn, R., & Price, K. (1997). Differential evolution—a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. Journal of global optimization, 11(4), 341-359.2.Das, S., & Suganthan, P. N. (2011). Differential evolution: a survey of the state-of-the-art. IEEE Transactions on evolutionary computation, 15(1), 4-31.。

基于TSP问题的一种改进遗传算法

第２７卷第１期２１０１年２月
大学数学
ＣｏＩＩＥＧＥＡＴＨＥＭＡＴＩＭＣＳ
Ｖｏ．７，．１２ № １
Ｆｅ．２１１ｂ０
基于ＴＳＰ问题的一种改进遗传算法
徐莉，张冬爽
（华广播电视大学，江金华３１０）金浙２００
示．迭代１０在００次的过程中，当迭代到第５９时得到最优解８５ｌ，１代．１９由此可见，此算法较前一种算法
有明显改进．
图２使用简单ＧＡ法
１１３２９
传算法的有效性．
６
我们采用３Ｏ个城市的ＴＰ问题为例进行模拟实验．关参数取值为：市个数ｌｈｏ＝３，体Ｓ有Ｕ９城ｅｒｍ＝０群＝
规模ｐｐｉ￣６，叉概率ｐ一０８变异概率ｐｏｓｅ０交ｚｃ．，ｍ一００，大迭代次数ｍａｇｎ００初始群体ｐｐ．５最ｘｅ＝１０，ｏ勰编程后，Ｍａｌｂ．４用按照前述方法随机产生．对这个ＴＳ问题将算法进行改进针Ｐｔ６５在微机上实现，果ａ结
［键词］遗传算法；始种群；轮选择策略；优保存策略；关初赌最交叉算子［图分类号］０２４中２［献标识码］Ａ文［章编号］１７—４４２１）１０６４文６２１５（０１０ —０９０

改进遗传算法解决TSP问题

改进遗传算法解决TSP问题陈林;潘大志【摘要】针对基本遗传算法收敛速度慢，易早熟等问题，提出一种改进的遗传算法。

新算法利用贪婪思想产生初始种群来加快寻优速度，用贪婪思想来引导交叉操作，在交叉操作之前，把当前较差的一半种群替换成随机种群，最后用改进的变异算子和进化逆转操作进行寻优，利用新的遗传算法求解基本的旅行商问题。

仿真结果表明，改进的遗传算法具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点，优化质量和寻优效率都较好。

%Aiming at the problem of slow convergence and easy premature convergence, an improved genetic algorithm is proposed. New algorithm uses greedy idea to generate the initial population for speeding up the searching speed and greedy idea to guide the crossover operation, before the crossover operation, selects the random population to replace the half of the poor population, finally with the help of the improved mutation operator and evolutionary reversal operation to realize optimization, constructs a new genetic algorithm for solving the traveling salesman problem. The simulation results show that the improved genetic algorithm has the characteristics of strong global search ability and fast convergence speed.【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2016(006)005【总页数】4页(P17-19,23)【关键词】遗传算法;贪婪思想;进化逆转;旅行商问题【作者】陈林;潘大志【作者单位】西华师范大学数学与信息学院，四川南充637009;西华师范大学数学与信息学院，四川南充637009【正文语种】中文【中图分类】TP18遗传算法(GA)是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。

一种求解TSP问题的改进遗传算法

Ｖ０．７，．１２Ｎｏ４Ａｕｇ．２０７０
一
种求解ＴＰ问题的改进遗传算法Ｓ
符一平，陈光喜
（林电子科技大学数学与计算科学学院，西桂林桂广５１０）４０４
摘ห้องสมุดไป่ตู้
要：传算法（Ａ）基于生物进化论的一种全局优化搜索算法，是求解ＴＰ问题的一种方法，它存在如何遗Ｇ是Ｓ但
ＡｂｔａｔＴｒｖｌｇＳｌｓｎＰｏｌｍ（Ｐ）ｉａｔｐｃｌｓｒｃ：ａｅｉａｅｍａｒｂｅＴＳｎｓｙｉａ — ｍｐｅｅｐｏｌｍ．ＧｅｅｉＡｌｏｉｍ（ＮＰＣｏｌｔｒｂｅｎｔｃｇｒｔｈＧＡ）ｓａｇｏａｉｌｂｌ
ｐｉｅｈｎｍａｉｅｏｈｉ．Ｇｒｅｙｔｏｎｓｉｓｒｉｎｍｕａｉｎｏｅａｏｓｐｏｏｅｎｈｅｒｓｉｒｓｔｅｍｉｉｌｌｆｔｅｃｔｓｎｙｅｄｗｏｐｉｔｎｅｔｏｔｔｏｐｒｔｒｉｒｐｓｄａｄｔｅｈｕｉｔｃ
ｏｔｍａｅｒｈｎｌｏｉｈｂｓｄｏｈｉｌｇｃｌｅｏｕｉｎｓ．ＧＡｓａｍｅｈｄｆｒｓｌｉｇｔｉｐｏｌｍ，ｉｉｐｉｌａｃｉｇａｇｒｍａｅｎｔｅｂｏｏｉａｖｌｔｉｍｓｔｏｉｔｏｏｏｖｎｈｓｒｂｅｔｓｈｒｏｔｔｉｄｇｏａｐｉｚｔｏｕｃｌｎｒｖｎｒｍａｕｅｃｎｅｇｎｅｎｒｓｏｓｏｔｉｐｏｌｍ，ａａｄｆｒｉｏｆｎｌｂｌｏｔｍｉａｉｎｑｉｋｙａｄｐｅｅｔｐｅｔｒｏｖｒｅｃ．Ｉｅｐｎｅｔｈｓｒｂｅｎｖｌｅｅｉｌｏｉｈｉｐｏｏｅｎｔｉｐｐｒｏｅｎｔｃａｇｒｍｓｒｐｓｄｉｈｓａｅ，ｗｈｃａｅｎｔｅｆａｕｅｏｈｐｉｍｆＴＳｎｏｇｔｉｈｉｂｓｄｏｈｅｔｒｆｔｅｏｔｍｕｏＰａｄｃｍ— ｓ

改进的量子进化算法及其在TSP问题中的应用

中图分类号：Ｔ３１Ｐ０．６文献标识码：Ａ
Ａｐｏｅｕｎｕ－ｎｐｒｄＥｏｔｎｒｌｏｉｍｆｒｏｉｇｈｎＩｒｖｄＱａｔｍｉｓｉｖｌｉａｙｇｒｈｌｎｅｍｅｕｏＡｔｏＳｖｔ
ＴｒｖｌｉａｅｍａｏｌｍａｅｌｎｇＳｌｓｎＰｒｂｅ
摘要：针对量子进化算法（ｕｎｕ —ｎｐｒｄＥｏｕｉａｙＡｇｒｈＱａｔｉｓｉｖｌｏｒｌｏｉｍ，ＱＡ，在解决实际问题ｍｅｔｎｔＥ）
中遇到的困难，出一种改进的量子进化算法，提应用于求解旅行商问题（ｒｖｌｎａｓａｒｂｅＴａｅｉｇｌｍｎＰｏｌｌＳｅｍ，ＴＰ，并提出了ＴＰ中的Ｈｍｌｎ圈的随机搜索编码技术。通过求解ＴＰ问题库中的部分问题，ｓ）ＳａｉｏｔＳ表明改进的算法比经典的量子进化算法及免疫遗传算法具有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力。关键词：改进的量子进化算法；旅行商问题；Ｈｍｈｎ圈；量子门ａｉｏ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱＹＮＧＬＩｉｇ，ＱＩａｌｇＡｉ，ＬｎＰＮＹ —ｎｉ
（．ｃｏｌｆＥｅｔｉａｎｉｅｒｎ，ｏｔｗｓＪａｔｎｎｖｒｉ，ｈｎｄｉｈａ１０１Ｃｈｎ￣．ｃｏｌｆｏｙｅｈｉ，ａｔｈｎｉｏ１ｈｏｌｃｒｌｇｎｅｉｇＳｕｈｅｔｉｏｏｇＵｉｅｓｔＣｅｇｕＳｃｕｎ６０３，ｉａ２ＳｈｏｌｔｃｎｃＥｓｉａＪａＳｏｃＥｙｏＰＣ

一种改进遗传算法及其在TSP问题中的应用

ｌＡｂｔａｔＴｈｏｖｒｅｃｐｅｆｇｎｔｌｏｉｍｎｈｕｌｙｏｒｂｅｒｓｌａｅｔｅｍａｎｉｃｎｉｅｃｉｈａｅｔｈｅｓｒｃｌｅｃｎｅｇｎｅｓｅｄｏｅｅｉａｇｒｔｃｈａｄｔｅｑａｉｆｐｏｌｍｅｕｔｒｈｉｎｏｓｔｎｙｗｈｃｆｃｔｔｓｓ
维普资讯
第２卷８
ｖ０．８１２
・
第９期
№ ９
计
算
机
工
程
２０年９０２月
Ｓｅｅｂｅ００ｐｔｍｒ２２
ＣｏｐｕｅｍｔｒＥｎｇｉｅｉｎｅｒｎｇ
人工智能及识别技术・
一
文章编号：１０￣３２（０）－０９－３００４８０２０－００－２９－０
பைடு நூலகம்
文献标识码：Ａ
中圈分类号：Ｔ３１Ｐ０．６
种改进遗传算法及其在ＴＰ＇题中的应用ＳＩ￣］
陈斌，徐华中
（武汉理工大学自动化学院，武汉４０７）３００
摘要：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一杂交、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ＴＰＳ问题中，验证了算法的有效性。关健词：遗传算法；改进遗传算法；控制策略；旅行商问题

遗传算法求解TSP及其改进

于ＭＡＬＢ的求解ＴＰ的遗传算法实现，：ＴＡＳ并且针对ＡＳＴＰ进行仿真试验。针对基本遗传算法在仿
真结果中的不足，出最优路径保存的改进策略，进后算法￣４真结果证实了算法的有效性。提改ｓ－５＂
【关键词】Ｓ；：ＴＰ遗传算法；遗传算予
１．问题描述及其意义２２遗传算法的搜索机制．
１１Ｓ．ＴＰ问题数学模型遗传算法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交旅行商Ｈ（ｒｖｌｎａｓａｒｂｅ简称Ｐ是数学叉和基因突变现象，ＴａｅｉｇｌｍｎＰｏｌｍ，ｌＳｅ）在每次迭代中都保留一组候选解．按某种并
领域中的著名问题之一。已知ｎ个城市之间的相互距离，有一现个旅行商人要遍访这ｎ城市．且每个城市只能访问一次。个并最后又必须返回出发城市。路径的选择目标是所求路径路程为所有路径之中的最小值。从图论的角度来说。设有一个图，中Ｖ是顶点集，假其Ｅ是边集，是由顶点ｉ顶点ｉ间的距离所组成的距离矩阵，设和之旅行商问题就是求出一条通过所有顶点且每个顶点只通过一次的具有最短路径的回路。若对于城市Ｖｌ＝ｖ．的一个访问顺序为６ｂ… ，中Ｅｖ１２，坛 … 其（２３，且记耐旅行， … 则商问题的数学模型为：

基于蚁群算法求解TSP问题的改进

ｌｃｌｏｔｍａｏｕｉｎｓＥｘｅｍｅａｅｕｔｈｗｈｔｔｅｉｒｖｄａｔｃｌｎｌｏｔｍｓｂｔｒｏａｐｉｌｓｌｔｏ．ｐｒｎｔｌｒｓｌｓｓｏｔａｈｍｐｏｅｎｏｏｙａｇｒｈｈａｅｔｉｉｅ
ｇａｕｌｅｇｄｃｐｔｏａｓｎｎｓｍｅｓｅｉｃｃｎｉｏｓｔｒｄｃｈｏｓｉｔｓｔａｌｉｔｒｄａｒｏｉａｈｃｍｐｒｏｓｉｏｐｃｆｏｄｔｎｏｅｕｅｔｅｐｓｉｌｉｏｆｌｎｏｉｉｉｂｉｅ
陈洁刘希玉李庆波，，
（．１山东师范大学管理与经济学院，山东济南２０１；．５０４２山东天辉科技有限公司通讯事业部，山东济南２００）５１０
摘要：蚁群算法虽然具有鲁棒性和发现较好解的能力，搜索时间较长，但其当规模较大时易陷入局部最优解。
旅行商问题（ｒｅｎｌｍｎｒｌＴＰ，ＴａｌｇａｓａｏｅＳ）是在１５年由威廉・ｖｉＳｅＰｂｍ，８９汉密尔顿爵士首次提出的。设有ｎ
个城市，求旅行商到达线最短。这是一个典型的优
本文通过求解ＴＰ问题，Ｓ对其进行改进。通过在特定情况下对路径进行逐步遍历比较来降低陷入局部最优解的可能性，出最优解。实验验证结果表明，找这种改进蚁群算法对求解ＴＰ问题有较好的效果。Ｓ
关键词：群算法；Ｓ；进；历蚁ＴＰ改遍

求解TSP问题的一种改进遗传算法

（江西师范大学计算机信息工程学院，南昌３０２）３０２（ｏｌｇｆＣｍｕｅｎｏｍｔｏｎｉｅｒｎ，ＪａｇｉＮｒａｎｖｒｉｙａｃａｇ３０２）ＣｌｅｅｏｏｐｔｒＩｆｒａｉｎＥｇｎｅｉｇｉｎｘｏｍｌＵｉｅｓｔ，Ｎｎｈｎ３０２
１ＴＳＰ问题（行商问题）旅ＹＰ问题（ｒｖｌｉｇＳｌｓａｒｂｅ）是一个具ＳＴａｅ１ｎａｅｍｎＰｏｌｍ
２遗传算法
遗传算法（ｅｅｉｌｏｉｈ）是一种全局优化搜索ＧｎｔｃＡｇｒｔｍ
有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。其数学
ｒ
，
②计算适应度评价函莪对群体Ｐ（）ｔ中的每一个个体
ｌ
．．一
ｆ（）＝ｄｃｃ１ｄｃ，１ｒ（，）（ｃｆ＋）
ｆｌ－
上式中Ｃ为城市号，ｄ（，）ｉＪ表示城市ｉ与城市Ｊ间之
的距离。
ＹＰＳ问题已被证明为Ｎ完全问题。对于ｍＰ个城市的ＴＰＳ
问题，其可能的路径组合数为（ｒ１！２这样，ＴＰ Ⅱ ）／。＿Ｓ最优解
ｉｄｕｃｂｅｅｒｎｅｔｔｏｐｔｉａｌｅｍｒ￣ｕｌｔｓ。＃
Ｋｖｒｓｅｅｉｌｏｉｈ；ＴａｅｌｎａｅｍｎＰｏｌｍ－Ｓ（ｈｎＳｅｗｏｄ：ＧｎｔｃＡｇｒｔｍｒｖ１ｉｇＳＩｓａｒｂｅ；ＣＹＰＣｉａＴ

改进的差分进化算法

改进的差分进化算法
差分进化算法是一种常用的全局优化算法，但其收敛速度较慢，易陷入局部最优解。

为了改进算法性能，研究人员提出了许多改进方法。

一种改进差分进化算法的方法是采用自适应控制参数。

传统的差分进化算法使用固定的控制参数，但这会导致算法收敛速度较慢或者无法收敛。

自适应控制参数适应当前优化过程中的问题，从而更好地控制算法。

另一种改进方法是引入多种差分变异策略。

传统的差分进化算法只使用一种变异策略，但这样可能会导致算法陷入局部最优解。

引入多种变异策略可以增加算法的搜索能力，使其更容易找到全局最优解。

此外，还有一些其他的改进方法，如使用混合算子、增加种群多样性等。

这些改进方法可以在不同场景下提高差分进化算法的性能。

- 1 -。

改进的量子进化算法及其在TSP问题中的应用

例如：城市管道铺设优化，物流等行业中的车辆调度优化，造业中的切割路径优化以及电力系统配制电网络重构等［２１。本文提出一种改进的ＱＡ算法应Ｅ用于解决ＴＰ并提出一种新的ＴＰ编码，真试Ｓ，Ｓ仿验验证了该算法的优越性。
ＴＳＰ．
Ｋｅｒｓｄｖｌｐｄｑａｔｍｖｌｔｎ；Ｈａｌｎｑａｔｍｙｗｏｄ：ｅｅｏｅｕｎｕｅｏｕｉｏｍｉｏ；ｕｎｕｔ
１引言
量子进化算法（Ｅ是在概率进化算法的基ＱＡ）础上发展起来的新的进化算、【法” 。它采用量子比特染色体编码，通过量子门变异来进化染色体，然后观察量子染色体的状态来生成二进制解，最后通过对量子门叠加态的作用实现进化操作。旅行商问题
ａｄＩｓＡｐｌａｉｎｉＰｎｔｐｉｔｏｎＴＳｃ
ＱｎＹｌｇｉａｉｎ
（ｉａａｗｙＶｃｔｎｌ＆ＴｃｎｃｌＩｓｔｔ）ｘ ’ｌＲｉａｏａｏａｌｌｉｅｈｉｎｔｕａｉｅ
这种进化算法在ＴＰ问题中的应用。Ｓ关键词：进的量子进化算法；ｍｌｎ圈：子门改Ｈａｉｏｔ量
中图分类号：Ｐ７Ｔ２１文献标识码：Ａ
ＴｅＤｅｅｐｄＱｕｎｕＥｏｕｉｎＡｌｏｉｍｈｖｌｅａｔｍｖｌｔｇｒｈｏｏｔ
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２００７年第１期（总第２９期）
西安铁路职业技术学院学报

差分进化算法原理

差分进化算法原理差分进化算法是一种基于群体智能的优化算法，由Storn和Price于1995年提出。

该算法通过模拟生物遗传进化的过程，在群体中引入变异、交叉、选择等操作，从而优化目标函数。

相对于传统优化算法，差分进化算法具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，因此在实际工程优化中得到广泛应用。

差分进化算法的基本原理是通过不断改进目标函数来优化群体中的个体。

算法的基本流程如下：1. 初始化：随机生成足够多的初始个体，构成初始群体。

2. 变异：对于每个个体，根据固定的变异策略生成一个变异个体。

3. 交叉：将原个体和变异个体进行交叉，得到一个新的个体。

4. 选择：从原个体和交叉个体中选择更优的一个作为下一代的个体。

5. 更新群体：将新个体代替原个体，同时保留所有代的最优解。

变异策略和交叉方法是差分进化算法的核心部分。

1. 变异策略：变异策略是指在进化过程中，对每个个体进行的变异操作。

常用的变异策略有DE/rand/1、DE/rand/2和DE/best/1等。

“DE”表示差分进化，“rand”表示随机选择其他个体进行变异，“best”表示选择当前代的最优解。

以DE/rand/1为例，其变异操作步骤如下：（1）从群体中随机选择两个个体（除当前个体之外）；（2）根据固定的变异因子F，生成一个变异向量v；（3）计算原个体与变异向量v的差分，得到新的个体。

变异因子F的值通常取0.5-1.0，表示变异向量中各项的取值在变量取值范围内随机变化的程度。

2. 交叉方法：交叉方法是指在变异个体和原个体之间进行的交叉操作。

常用的交叉方法有“二项式交叉”和“指数交叉”等。

以二项式交叉为例，其交叉操作步骤如下：（1）对于变异向量v中的每一维，以一定的概率Cr选择变异向量中的该维，否则选择原个体中的该维；（2）得到新的个体。

Cr表示交叉率，通常取值在0.1-0.9之间。

差分进化算法的收敛性和全局搜索能力与变异策略和交叉方法的选择密切相关。

改进的遗传算法在TSP中的应用

算法有：传算法、拟退火算法、经ＴＰ问题的遗传算法模型：设是城市遗模神Ｓ
网络算法、群算法等。本文根据不同蚁的算法进行性能的比较以便找出更适
面意思．解成了普通的水喷淋．是理这
应性提高。由于其全局搜索的特性，遗
所有城市的回路长度．需要求出其中最
小的一个便是最短路径的解２２遗传算法原理．
遗传算法中主要由三个阶段组成．
分别是选择、叉、异三个操作过程．交变具体描述如下：
宜设水喷雾或气体灭火系统．现实高而层民用建筑中大多数高、低压变配电室
是采用无油干式变压器及开关．否也是
用水量．都应设置取水口因为设置水泵接合器的目的之～就是以备消防泵
无法启动时使用如果消防泵出现故
法所没有的优势
．Ｓ长。前许多研究人员提出了很多用来２１求解ＴＰ问题的遗传算法模型当
解决这一问题的算法当前比较成熟的
针对ＴＰ问题的提出．下面给出Ｓ的数目．表从城市ｉ城市的距ｄ代到
离．题是要找出遍历每个城市恰好一问
的个体这些选中的个体用于繁殖下一
代。故有时也称这一操作为再生（ｅＲ．

基于蚁群算法的TSP的改进求解算法

过程，我们把具备了这种简单功能的工作单元视为蚂蚁，通过人工模拟蚂蚁搜索食物的过程来求解问题，我们称这个过程为“ 人工蚁群算法 ” ＿。４Ｊ
２子域划分算法［一９５［］］
由于每个蚂蚁在每个阶段所作的选择总是有限的，它要求离散的解空间，因而它对组合优化等离散优化问题很适用，而对线性和非线性规划等连续空间的优化问题的求解不能直接应用，因此需要作相应的修改。我们以求解非线性规划问题为例
蚂蚁的关注大都是因为“ 蚂蚁搬家，天要下雨 ” 之类
的民谚…。然而随着近代仿生学的发展，这种似乎微不足道的小东西越来越多地受到学者们的关注。１９年意大利学者Ｍ．ｏｇ等人首先提出了蚁群９１Ｄｒｏｉ算法（ｎＣｌｙＡｇｒｍ）用蚁群在搜索食物源Ａｔｏｎｌｉｓ，ｏｏｔｈ
１蚁群算法简介
上世纪５Ｏ年代中期创立了仿生学，人们从生
物进化的机理中受到启发，出了许多用以解决复提杂优化问题的新方法，如遗传算法、进化规划、进化
策略等。蚂蚁是自然界中常见的一种生物，人们对
息激素进行加强，并如此循环下去，这样，经过蚂蚁越多的路径，留下的激素越多，后到的蚂蚁的选择中被选中的可能性就越大，这个过程会一直持续到所有的蚂蚁都走最短的那一条路径为止。显然，３蚁群的这种寻找路径的过程表现为一种正反馈的
关键词：蚁群算法
中图分类号：Ｉ０．Ｔ￣１６
ＡｎＡｎｏｏｙＡｌｏｉｍｓｄＮｅＡｌｏｉｍｏＰｔＣｌｎｇｒｔｈＢａｅｗｇｒｔｈｆｒＴＳ

物流配送论文题目(推荐题目107个)

物流配送论文题目（推荐题目107个）物流配送是物流的一个缩影或在某小范围中物流全部活动的体现。

一般的物流是运输及保管，而配送则是分拣配货及运输，其更关注于按待运输货物的目的地来将其区分，以便于物流操作。

物流配送的主要工作有：备货、储存、加工、分拣及配货、配装、配送运输、送达服务。

以下是整理好的关于物流配送论文题目107个，供大家参考。

物流配送论文题目一： 1、京东自建物流配送模式研究 2、民用无人机在物流配送行业中的分析与设计 3、基于Spark的并行遗传算法在物流配送问题中的应用 4、“大数据”思维下的烟草物流配送中心设备管理系统开发与应用 5、互联网+视角下农村电商物流配送运作模式分析 6、O2O模式下电商物流配送策略探析 7、基于共享经济背景的农村物流配送体系构建——以新型城镇化背景下的长株潭农村地区为例 8、基于无人机物流配送的战时快速卫勤保障体系探讨 9、RFID技术应用于农超对接物流配送系统的经济效应 10、基于蚁群算法的物流配送路径的研究 11、城市物流配送车辆调度模型及优化 12、基于电商环境的农产品物流配送体系构建 13、物流配送的绩效评价体系的构建——以苏宁易购为例 14、我国零售业连锁经营的物流配送模式优化研究 15、大型物流配送中心的主动式仓储调度策略及其性能分析 16、农村电子商务物流配送改革策略分析 17、浅谈京东物流配送模式的优化 18、国内连锁超市物流配送优化方案研究 19、大数据背景下电子商务物流配送模式研究 20、B2C电子商务企业物流配送模式比较研究 21、基于组合拍卖的B2C电商物流配送研究 22、国内连锁经营企业物流配送模式对库存水平影响的实证研究 23、物联网技术下的农产品冷链物流配送优化研究 24、基于改进自适应遗传算法的物流配送路径优化研究 25、基于城市道路拥堵的物流配送车辆停车收费定价研究物流配送论文题目二： 26、鑫威超市基于顾客满意度的物流配送管理研究 27、浅析生鲜农产品电商物流配送模式的优化 28、借鉴欧美城市物流配送的经验做法解决好我国城市物流“最后一公里”问题 29、改进人工人群搜索算法在基于LBS物流配送中的应用 30、基于层次化网络优化的烟草物流配送网络的开发与设计 31、基于模拟退火算法最优物流配送问题的应用 32、改进差分进化算法在物流配送中的多目标优化研究 33、一种面向智慧城市的自动物流配送系统初探 34、农产品电商综合物流配送模式研究——以广西海吉星电商综合配送模式为例 35、茶产业发展中物流配送模式研究 36、TSP模型在蔬菜基地物流配送中的应用 37、O2O模式下物流配送研究综述 38、基于Flexsim的山区生鲜农产品冷链物流配送网络仿真分析 39、O2O模式下零售企业物流配送网络节点的优化布局 40、电子商务环境下物流配送网络协同性研究 41、共享经济视角下我国乡村地区最后一公里物流配送模式优化研究 42、7-11物流配送模式分析 43、基于RFID&GPS/GPRS技术下的电商生鲜物流配送 44、柳州融水电子商务物流配送路径优化 45、基于直觉模糊集的中小型企业第三方物流配送服务商选择研究 46、城市冷链物流配送车辆路径问题研究 47、基于容器标准化的智能物流配送 48、基于城乡双向互动的物流配送网络创新研究 49、农村连锁超市物流配送问题及解决途径探究 50、O2O模式连锁企业农产品物流配送路径优化物流配送论文题目三： 51、物流配送线路优化方案设计 52、充换电站模式下电动汽车参与物流配送的电能补给方式规划 53、我国生鲜农产品冷链物流配送路径优化研究 54、农村物流配送网络建设的影响因素分析 55、腐败率线性可变的冷链物流配送中心选址优化 56、基于车联网的物流配送系统设计与实现 57、京东物流配送模式优化分析 58、电商终端物流配送模式比较与创新 59、电子商务企业物流配送路径优化研究 60、基于区域经济学视角的我国城市商业物流配送体系构建研究 61、城乡融合背景下农产品新零售物流配送模式探析 62、基于系统动力学的冷链物流配送效率因素分析及提升策略 63、装配线平衡与物流配送路径协同优化 64、低成本卷烟物流配送网络的研究 65、基于改进FMEA的冷链物流配送过程风险分析 66、基于客户厌恶度的冷链物流配送网络优化 67、基于遗传算法的生鲜农产品物流配送路径聚类优化 68、用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题 69、电子商务背景下茶产业的物流配送模式研究 70、物流配送车辆最优网络路径选取仿真 71、农产品物流配送中心选址优化研究 72、青岛大鲍岛干海货城物流配送中心规划与设计 73、城市物流配送中心选址方法及应用研究 74、我国C2C电子商务物流配送模式的问题及对策 75、生鲜农产品电商物流配送模式研究物流配送论文题目四： 76、基于电动汽车的物流配送优化问题研究综述 77、基于Flexsim的烟草物流配送中心规划仿真 78、基于蚁群算法和禁忌搜索算法的物流配送优化研究 79、带时间窗的同城物流配送区域划分与路径优化 80、生鲜农产品冷链物流配送网络优化 81、基于电子商务的农村物流配送体系优化研究 82、电子商务环境下企业物流配送模式选择 83、基于ThinkPHP的物流配送系统的设计与实现 84、基于O2O的物流配送综合成本评价研究 85、某电子商务物流配送中心布局规划设计 86、农产品电子商务物流配送体系构建研究 87、电商企业农村物流配送模式对比分析 88、我国B2C电子商务的物流配送模式研究——以京东商城为例 89、共享条件下的地下物流配送路线优化 90、基于时空模式的仓库物流配送路径优化 91、我国生鲜电商物流配送模式比较分析 92、浅谈农村电商物流配送解决方案 93、基于BIRCH聚类的物流配送设施选址算法 94、大数据下可视化物流配送优化选址仿真 95、生鲜农产品冷链物流配送路径优化探究 96、创新驱动发展战略下珠三角高校校园物流配送研究 97、同城物流配送车辆调度问题研究——以西安飞雕电器为例 98、基于混合遗传算法的物流配送路径优化研究 99、基于循环经济的电商环境下城乡物流配送模式探讨 100、基于改进的鸟群算法求解农产品冷链物流配送路径优化问题物流配送论文题目五： 101、区域农产品供给物流配送组织模式研究 102、基于层次分析法的物流配送车辆选型研究 103、生鲜农产品冷链物流配送模式优化策略研究 104、“互联网+”江门区域物流配送中心构建研究 105、RFID技术在物流配送中的应用 106、浅谈农村电商物流配送解决方案 107、小型医药企业物流配送网络设计。

求解TSP问题算法综述

求解TSP问题算法综述一、本文概述本文旨在全面综述求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的各种算法。

TSP问题是一个经典的组合优化问题，自提出以来就引起了广泛的关注和研究。

该问题可以描述为：给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解一条最短的可能路线，使得一个旅行商从某个城市出发，经过每个城市恰好一次，最后返回出发城市。

本文将首先介绍TSP问题的基本定义、性质及其在实际应用中的重要性。

接着，我们将综述传统的精确算法，如动态规划、分支定界法等，以及它们在求解TSP问题中的优缺点。

然后，我们将重点介绍启发式算法和元启发式算法，包括模拟退火、遗传算法、蚁群算法等，这些算法在求解大规模TSP问题时表现出良好的性能和效率。

本文还将探讨近年来新兴的机器学习算法在TSP问题求解中的应用，如深度学习、强化学习等。

我们将对各类算法进行总结和评价，分析它们在不同场景下的适用性和性能表现。

我们也将展望TSP问题求解算法的未来发展方向，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和指导。

二、经典算法求解旅行商问题（TSP）的经典算法多种多样，每种算法都有其独特的优缺点和适用场景。

本节将对一些代表性的经典算法进行综述。

暴力穷举法（Brute-Force）：暴力穷举法是最简单直观的TSP求解算法。

其基本思想是生成所有可能的旅行路径，计算每条路径的总距离，然后选择最短的那条。

虽然这种方法在理论上可以找到最优解，但由于其时间复杂度为O(n!)，对于大规模问题来说计算量极大，因此并不实用。

动态规划（Dynamic Programming, DP）：动态规划是一种通过将问题分解为更小的子问题来求解的优化方法。

对于TSP问题，DP算法可以将一个大循环中的多个子问题合并成一个子问题，从而减少重复计算。

然而，TSP的DP算法仍面临“维度灾难”的问题，即当城市数量增多时，所需存储空间和计算时间呈指数级增长。

求解tsp问题的离散型差分进化算法

离散型差分进化算法（不等式限制的离散型差分进化，简称DE），是一种以模拟生物进化过程（演化过程）的方法来解决最优化问题，由马克萨特提出，在1997年9月，卡马克集体提出，是一种高效进化算法，经过近20年的发展，已经成为一个重要的智能优化算法。

这种算法不用设置固定的可行性条件，搜索有效的解决方案，在优化问题中有着非常重要的应用价值。

DE算法是一种具有自适应的动态搜索优化算法，可以有效地解决离散约束问题，用于求解TSP问题，使用其专业术语可以分解为距离进化算法。

该算法将搜索域分解成有限的许多个团（组），为每个团构建由多个染色体组成的种群，并以此生成新的染色体组成种群，从而实现最优值的搜索。

首先，根据题目求出所有节点间的距离存储在二维矩阵中，然后在已知距离的基础上构建由多个染色体组成的团，每个染色体（组）表示一个解决方案，这里每条染色体由起点和终点构成，每一次运行DE算法都会生成一组新的染色体，新的染色体将根据最优游走路径替换原先旧的染色体，从而实现优化。

对生成的新组进行检验，计算其适应度，然后从各种新生成的组中挑选出优势最大的，将其作为最优路径输出，循环此过程若干次，可以使得求出更优的路径。

总体来说，DE算法能够更有效、简单地求解TSP问题，并且在大规模离散约束时保证搜索性能稳定可靠。

在该算法的应用中，给定初始的最优解，其最终的最优解可以不断变得更优，这使得DE算法在解决复杂TSP问题上拥有更大的优势。

因此，DE算法可以成为一种有效的求解TSP问题的智能优化算法。

一种改进的TSP启发交叉算子

进化操作和优胜劣汰的自然选择来寻求最优解。遗传算法采纳了自然进化模型，如选择、交叉、异等。算变法初始阶段，一定规模的初始种群，产生并计算种群中所有个体的适应度。如果不满足终止条件，则产生新一代种群。为了产生下一代，根据个体的适应度选择个体进行进化操作。重复执
多，如模拟退火法、蚁群算法、神经网络、禁忌搜索法、遗传算法等。遗传算法作为一种具有全局搜索性质的启发式算法在求解ＴＰ问题方面受到极大的关注。Ｓ尽管遗传算法在理论上具有概率１的收敛特性，但在实际应用中往往有早期收敛或收敛缓慢的缺点。因此设汁遗传算法
湘潭大学信息工程学院，湖南湘潭４１０１１５
ＩｓｉｔｆＩｆｒｔｎａｄＥｇｎｅｎＸｉｎｔｎＵｎｖｒｉ，ａｇａ，ｎｎ４１５，ｉａｎｔｕｅｏｎｏｍａｉｎｎｉｅｒｇ，ａｇａｉｅｓｙＸｉｎｔｎＨｕａ１０Ｃｈｎｔｏｉｔ１
参考文献陈国良王煦法遗传算法及其应用北京人民邮电出版社下转页周聪郑金华一种改进的启发交叉算子计算机工程与应用实验中动态变化的锥体每经过迭代次就进行一次变化更新在图中虚线表示的追踪效果实线表示的追踪效果可以明显地看出实验初期与追踪变化极值效果相差不大都能有效地追踪到变化的极值但是到了实验中期在算法中种群收敛到某一极值所在区域此时由于所有的感应粒子收敛于该极值点失去了对其它区域变化的感应能力不能追踪到最新的变化的极值而算法由于能保持很好的分布度使得粒子群在搜索空间始终保持较好的分布并且由小生境形成的多样化子种群保证了在搜索空间的不同区域中并行地进化搜索

改进遗传算法求解TSP问题

改进遗传算法求解TSP问题
朱亨荣;刘伟铭;宋丹
【期刊名称】《湖南工业大学学报》
【年(卷),期】2004(018)002
【摘要】改进遗传算法采用了顶端增强算子进行选择运算以强化其收敛性,并利用动态进化因子来进行交叉算子和变异算子的选择以防止早熟.用不同的TsP问题测试时,在分析了种群规模、最大遗传代数与最优解之间的关系之后,得出该算法有较强的鲁棒性和有效性.
【总页数】3页(P38-40)
【作者】朱亨荣;刘伟铭;宋丹
【作者单位】长沙理工大学,湖南,长沙,410076;株洲工学院,湖南,株洲,412008;长沙理工大学,湖南,长沙,410076;长沙理工大学,湖南,长沙,410076
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.改进型遗传算法求解TSP问题 [J], 石利平
2.求解TSP问题的遗传算法改进研究 [J], 刘世清;杨孔雨
3.遗传算法求解TSP问题的实现与改进 [J], 周春辉;胡适军;文元桥
4.改进的遗传算法求解TSP问题 [J], 郭峰;陈勇
5.基于SAC模型的改进遗传算法求解TSP问题 [J], 陈斌;刘卫国
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一种基于近邻策略求TSP问题的改进演化算法

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２１０２年第８期
文章编号：０６２７（０２０－０１５１０－４５２１）８００－０
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古老的具有重要研究价值的ＮＰ难题 … ，同时由于其在工业（电路板布局、统故障诊断）农业、系、国防（运行计划编制等优化）经济等方面有着极为广泛的应、用前景，一直吸引着数学、理、物经济及计算机等众多领域研究者的广泛关注。对称的ＴＰ问题被简单概Ｓ
ｄｔｓａｅｔｖｌｇｓｅｍａｒｂｍ（Ｓ）ｉｌｉｓｌｅｆｔａｔｅｅｏｕｉａｌｒｈｏｖｒｓｆｔａｄｉｏｉｃｌｒｅｎａｓｎｐｌｔｍ— ａｉｌｏｅＴＰ．Ｓｍｕｔｎｒｕｔｖｒｙｈｔｈｖｌｔｎｒａｏｔｃｎｅｇａ，ｎｓｆａｏｅｓｉｏｙｇｉｍｅｓ
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３１６文献标识码：Ａｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —４５２１．８０１ｏ：０３６／．ｓ．０６２７．０２０．０ｓ
ＡｎＩｐｒｖｄｏｕｔｏｒｇｒｔｍｏｅＥｖｌｉｎａｙＡｌｏｉｈｍｏｆｒＴＳＰｓｄｏａｅｔＮｅｇｂｏｒｔｇＢａｅｎＮｅｒｓｉｈｒＳｔａｅｙ

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基于TSP的改进差分进化算法
作者：朱宇航伏楠
来源：《硅谷》2012年第17期
摘要: 针对TSP问题,提出一种改进的差分进化算法:利用贪心算法产生初始种群,定义特有的编码匹配函数进行变异操作,排序法修复变异个体,并采用顺序交叉,在变异操作之后,加入新的选择机制,防止交叉操作破坏变异出的优良个体,实验结果表明改进后的差分进化算法能够高效地解决TSP问题,体现良好的优化性能。

关键词: 差分进化算法;TSP;进化算法
0 引言
差分进化算法(DE:Differential Evolution)是一种模拟自然进化法则的仿生智能计算方法,在解决复杂的全局优化问题方面,DE的性能更加优秀,过程也更为简单,受控参数少[1],但由于DE 特有的差分操作的限制,DE被成功应用的领域多集中在连续优化领域,在离散优化领域的应用还相对较少[2]。

TSP(旅行商问题)作为典型的离散优化问题,是解决很多实际问题的最终转化形式,同时也是著名的NP难题,在短时间内求出其最优解非常困难,现有解法[3-4]在求解中都各有缺点.因此,研究将DE经过必要的改进后应用于TSP的求解具有重要意义。

1 改进DE算法
1.1 编码及匹配函数
适应度定义为:负的路径长度,使得路径长度越短,适应度值越大。

1.2 贪婪初始化
为提高初始种群的质量,采用贪婪的初始化方法.对于初始种群的每个个体,产生方法如下:
step1:初始化待走城市列表List为包含所有城市的列表;
step2:随机选择一个城市A作为起点,并将此点作为当前城市T,从List中移除;
step3:从List中选择距离城市T最近的城市作为新的当前城市T,并将T从List中移除;
step4:判断List是否为空,若是,则结束;若否,则转step3。

1.3 变异及合法化
新的变异操作定义如下:
1.4 贪婪顺序交叉
设交叉概率为cross,产生的随机数为rand.当rand
由于每次顺序交叉会产生两个交叉个体,而DE交叉操作中只需要一个交叉个体,因此,为了提高收敛速度,在原顺序交叉基础上,改进算法贪婪选择适应度优的个体作为返回的交叉个体。

1.5 选择操作及流程的改进
为了防止交叉操作消除或者影响变异操作产生的寻优效果,改进算法在保留原有交叉操作之后的贪婪选择机制之外,增加了变异操作之后的选择机制:若变异个体的适应度优于原个体,则直接跳过交叉操作,选择变异个体进入下一代种群;否则,在变异的基础上进一步进行交叉操作。

2 实验
为了证明改进算法的有效性,选用国际TSP标准测试库TSPLIB[5]的实例:eil51.tsp进行改进算法的测试实验,并与遗传算法[4]进行了对比。

设置遗传算法和差分进化算法共有的参数:种群规模为200,最大迭代次数为1000,差分进化算法的交叉概率为0.5,放缩因子为1。

将改进DE算法和遗传算法同时运行10次:改进DE算法最优解的平均值为439.3,明显优于遗传算法的最优解的平均值464.8。

图1为改进DE算法的一次求解结果,其最短路径长度为431.1705,图2为改进DE算法与遗传算法求解最短路径长度的进化过程对比:改进算法与遗传算法在求解过程的初期相差不大,均能通过迭代使最短路径长度不断缩短。

在进化的中后期,遗传算法的进化基本陷入停滞,而改进算法能够不断寻优,找到更加优秀的解,证明了改进算法相比遗传算法,优化性能更加优异。

3 结束语。