论文研究-求解TSP问题的最近邻域与插入混合算法.pdf下载

weixin_39820835 2020-01-20 11:30:19

论文研究-求解TSP问题的最近邻域与插入混合算法.pdf,

研究了求解旅行商问题(TSP)的构建型启发式算法中的最近邻域算法和插入算法的特点, 集最近邻域算法求解速度快、插入算法求解质量高的优点, 提出了一种最近邻域与插入混合算法. 分析了混合算法的合理性、复杂度及参数取值, 并分别采用以上三种算法求解了TSPLIB标准库中多个算例, 结果表明混合算法的求解速度接近最近邻域算法, 对城市数
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论文研究-求解TSP问题的最近邻域与插入混合算法.pdf, 研究了求解旅行商问题(TSP)的构建型启发式算法中的最近邻域算法和插入算法的特点, 集最近邻域算法求解速度快、插入算法求解质量高的优点, 提出了一种最近邻域与插入混合算法. 分析了混合算法的合理性、复杂度及参数取值, 并分别采用以上三种算法求解了TSPLIB标准库中多个算例, 结果表明混合算法的求解速度接近最近邻域算法, 对城市数量小于1000的小规模TSP问题的求解质量与插入算法相当, 而对大规模TSP问题的求解质量明显优于插入算法.

提出结合自适应邻域法与遗传算法来求解TSP问题。在自适应邻域法中，从某个城市出发，下一城市不一定是其最近城市，而是在比其最近城市稍远的邻域范围进行动态随机选取。在求解TSP时，采用自适应邻域法对种群初始化，然后采用选择、交叉、变异进行迭代，在选择中仅保留父代90％的样本，剩下的采用自适应邻域法产生新样本进行补充。仿真实验结果表明所提算法与其他算法相比具有竞争能力。

针对离散布谷鸟算法求解旅行商问题时邻域搜索效率低和易陷入局部最优解等问题，提出了一种自适应动态邻域布谷鸟混合算法（Adaptive Dynamic Neighborhood Hybrid Cuckoo Search algorithm，ADNHCS）。为了提升邻域搜索效率，设计了一种圆限定突变的动态邻域结构来降低经典算法的随机性；此外，提出了可根据迭代过程进行自适应参数调整的策略，并结合禁忌搜索算法来提升全局寻优的能力。使用MATLAB和标准TSPLIB数据库中的若干经典算例对算法性能进行了实验仿真，结果表明与其他基于布谷鸟算法、经典和新型群智能优化算法相比，ADNHCS算法在全局寻优能力以及稳定性方面表现更优。

摘要研究了求解旅行商问题(TSP)的构建型启发式算法中的最近邻域算法和插入算法的特点，集最近邻域算法求解速度快、插入算法求解质量高的优点，提出了一种最近邻域与插

以轨道交通驾驶训练为背景，介绍了模拟训练的设计方案。利用模块化设计实现计算机与操作单元的分布式仿真：PLC模块实现操作单元的指令和数据传输，通过RS485/232实现控制台计算机对操作单元检测与控制；采用四通道视景系统作为输出界面，Creator构建轨道站点和沿线环境模型，Vega实现模型驱动。应用表明该系统在实时性、逼真度和开放性等方面比视频模拟器均有较大提高，并已成功应用于某城市轨道交通视景仿真模拟器中。

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