一种基于伪并行迁移策略的求解TSP问题的遗传算法

TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种常用方法.文中将并行遗传算法的迁移策略以伪并行的方式应用于TSP问题的求解,并在迁移过程中进行优化.该算法减少了个体的评价计算量,提高了解的质量.     

旅行商问题(TSP)的现代优化算法研究

TSP(Traveling Salesman Problem)旅行商问题是一类典型的NP完全问题,遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法.通过介绍基本遗传算法的基本原理;针对TSP问题,给出遗传算法在选择算子、交叉算子和变异算子等方面的编码实现.并就TSP问题的一个具体城市算例,进行了计算验证.在此基础上,对交叉算子和变异算子提出了改进,大量的计算数据验证了改进方法的有效性.     

求解旅行商问题的模拟退火算法

旅行商问题TSP是一个典型的NP完全问题，模拟退火算法是求解此问题的一种理想方法。模拟退火算法是依赖邻域结构的迭代方法，模拟退火算法对选择试验解比较敏感。本文针对找领域解，提出6种策略。算法的分析和测试表明，策略F是一种简单有效的算法。     

求解旅行商问题的模拟退火算法

旅行商问题TSP是一个典型的NP完全问题,模拟退火算法是求解此问题的一种理想方法.模拟退火算法是依赖邻域结构的迭代方法,模拟退火算法对选择试验解比较敏感.本文针对找领域解,提出6种策略.算法的分析和测试表明,策略F是一种简单有效的算法.     

基于遗传模拟退火策略的霍普菲尔德神经网络求解TSP问题

针对霍普菲尔德(Hopfield)神经网络在求解旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)中出现大量局部极小解问题,利用遗传算法的并行搜索优势和模拟退火算法的局部寻优优势,使用遗传模拟策略合理改进Hopfield神经网络的能量函数、固定出发城市以及压缩解空间,构造出一种求解TSP问题的新算法。实验结果表明:这种混合算法明显优于经典Hopfield神经网络,具有收敛速度快,迭代次数少等优点,且能在很大程度上避免经典Hopfield神经网络优化易陷入局部最优的缺陷。     

九宫算法的并行实现

利用遗传算法的内在并行机械进行九宫排定是一种新方法，本文根据这种方法在局域网上实现了九宫排定的分布式求解，提高了算法求解速度。     

基于退火策略的混沌神经网络在解KTSP问题中的应用

研究优化求解多路TSP问题(KTSP)。首先求出将KTSP转化成TSP的换位矩阵，然后用基于退火策略的混沌神经网络(ACNN)模型求解KTSP。仿真结果表明算法是有效的。     

内河大型船舶快速性能及结构力学特性综合优化方法研究

建立了内河大型船舶快速性能及结构力学特性综合优化的数学模型,基于并行算法、遗传算法和分层思想,构造了一种基于敏感变量分段的分层并行遗传复合算法,并将其应用于求解此类综合优化计算问题.对于内河大型船舶快速性能及结构力学特性综合优化问题,进行了遗传算法或并行遗传算法及其分层并行遗传算法的大量优化计算,结果表明:该复合算法不但能有效地克服遗传算法的早熟问题,而且计算可靠、效率高;为内河大型船舶设计方案的综合评估及综合优化船型设计准备了前提条件.     

使用遗传算法解决MTSP问题的一种新的染色体设计

多旅行商问题（Multipie Traveling Salesperson Problem，简称MTSP）讨论的是如何安排m（〉1）位旅行商访问n（〉m）座城市，要求每个城市只允许被访问一次时，求解所有旅行商花费的费用和是最小（或最大）的问题。MTSP问题其实与单旅行商问题（Traveling Salesperson Problem，简称TSP）相似，但是由于添加了任何城市只要被某一旅行商访问到即可这个附加条件，因而增加了问题复杂度。在以前使用遗传算法（GA）研究解决MTSP问题时，通常采用标准的TSP染色体和处理方法。现为解决MTSP问题给出了一种新的染色体设计和相关的处理方法，并与以往的理论设计和计算性能进行比较。计算测试显示，新的方法能够获得较小的查找空间，在许多方面，新的方法产生的解空间更好。     

基于退火策略的混沌神经网络在解KTSP问题中的应用

研究优化求解多路TSP问题(KTSP).首先求出将KTSP转化成TSP的换位矩阵,然后用基于退火策略的混沌神经网络(ACNN)模型求解KTSP.仿真结果表明算法是有效的.     

基于伪并行改进遗传算法的限位器参数优化

冲击隔离系统限位器参数的优化问题是一个有约束的非线性优化问题，也是一种最困难的优化问题。利用伪并行遗传算法的思想，同时对基本遗传算法进行改造，提出了一种伪并行改进遗传算法（PPIGA），并将其用于冲击隔离系统限位器参数的优化，在优化过程中采用了增量模态叠加法计算冲击响应。作为算例，建立了与试验模型一致的浮筏隔振系统的限位器参数多目标优化模型。计算结果表明，通过优化得到的限位器优化参数能够满足约束条件并实现多目标优化。将增量模态叠加法和伪并行改进遗传算法相结合，解决了冲击隔离系统限位器参数的优化问题，这对于冲击隔离系统的优化设计具有重要的实际意义。     

船舶动力学性能及结构特性的综合优化方法

建立船舶动力学性能及结构特性综合优化的数学模型;基于并行算法、遗传算法和混沌算法,构造一种并行遗传混沌算法,并将其应用于求解此类综合优化计算问题;编制了界面友好的vc＋＋软件.对于船舶动力学性能及结构特性综合优化问题,进行单目标或多目标条件下的遗传算法或混沌算法及其并行或复合算法的大量优化计算.计算结果表明：该算法不但能有效地克服遗传算法的早熟问题,而且耗时少、计算可靠、效率高;船舶动力性能及结构特性综合优化结果较同类优化设计的综合性能指标高.     

吃水受限的内河大型船舶航行性能综合优化方法研究

建立吃水受限的内河大型船舶航行性能综合优化的数学模型,又基于并行算法和遗传算法思想,构造了一种分层并行遗传算法,对于吃水受限的内河大型船舶航行性能综合优化问题进行了一般遗传算法、并行遗传算法和两层及三层并行遗传算法的大量优化计算,结果表明,该分层并行遗传算法计算可靠、效率高,为设计综合性能优良的内河船船型准备了良好的基础条件。     

舰船维修器材紧急调运保障模型优化研究

根据器材紧急调运的特点和要求，着重分析时间因素的求解，建立基于各器材保障强度总和最大的器材调运优化模型，并用遗传算法进行求解，示例表明用遗传算法解决该问题是方便可行的。     

基于改进NSGA-Ⅲ的内河集装箱船舶配载多目标优化

内河集装箱运输差异化特征导致船方配载决策时考虑多目标优化，为满足船舶运输经济性和适航性需求，以优化船舶堆栈占用数量、阻塞箱数量、稳性高度、横倾角值及纵倾值为目标，构建内河集装箱船舶配载多目标优化模型。为实现多目标优化问题有效求解，采用灰熵并行分析法改进第三代非支配遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅲ,NSGA-Ⅲ),将灰熵并行关联度作为适应度值引导算法进行精英选择。结果表明：改进后算法在求解性能表现上优于采用一般选择策略的算法，对算例参数设置具有较好鲁棒性，可为船方实际制定内河集装箱船舶配载计划提供一定决策支持。     

吃水受限内河船舶航行性能综合优化的分层并行混沌算法

船舶航行性能综合优化设计分析是一项非常重要的工作。基于分层思想、并行算法和混沌算法,建立了吃水受限内河船舶性能综合优化的数学模型,设计了一种求解此类问题的基于敏感变量分段的分层并行混沌复合算法。编制了界面友好的VC＋＋软件。对于吃水受限内河船舶快速性和操纵性综合优化问题,进行了遗传算法、混沌算法、并行混沌算法和分层并行混沌算法的大量优化计算,结果表明：该复合算法计算可靠、效率高;为吃水受限内河大型船舶综合优良船型设计奠定了良好基础。     

基于并行遗传混沌方法的UUV性能综合优化分析

从船舶快速性、操纵性和能源系统等角度出发,建立分析UUV性能的综合优化数学模型;基于遗传算法、混沌算法、分层并行思想,构造一种分层并行遗传混沌方法,并将该方法应用于求解此类综合优化问题。利用此方法,分析数学模型中的目标函数类型及性能指标权重对该优化计算问题的影响。计算结果表明,该分层并行遗传混沌方法能较好的解决此类优化问题,其计算结果稳定可靠、约束满足程度好、效率高。同时,目标函数类型的不同及性能指标权重的改变均对该优化问题有较大影响。该UUV性能综合优化方法提供了一种优化设计思路,综合性能指标较高。     

动态武器目标分配问题的DWTA—GA算法

首先介绍求解静态武器目标分配问题的贪心算法,它是求解动态武器目标分配ＤＷＴＡ问题的基础。然后,笔者提出了基于遗传算法ＧＡ态武器目标分配策略ＤＷＴＡ－ＧＡ。实验结果表明,新提出的基于遗传算法的动态武器目标分配策略是有效的。     

改进遗传算法的船用动力装置故障诊断系统

现有的故障诊断系统忽略了故障数据中的特征偏差系数,导致故障检测的计算过程较为繁琐,难以处理并行数据,因此基于改进遗传算法设计船用动力装置故障诊断系统。设计电源滤波电路作为系统硬件,在软件设计中,提取船用动力装置故障特征,基于改进遗传算法建立模型诊断故障。设计对比实验,实验组系统在动力系统关闭、动力系统不完全关闭、动力系统完全关闭时,诊断用时均小于2个对照组。结果表明,改进遗传算法的故障诊断系统信息处理效率高于现有系统。     

基于改进遗传算法的车辆优化调度研究

针对物流配送过程中车辆调度问题,建立了带时间窗的物流配送车辆优化调度数学模型,采用改进后的遗传算法进行了模型求解。模拟结果表明,本文设计改进后的遗传算法在求解时间和求解效果上具有良好的性能,尤其对求解大规模的物流配送车辆调度问题,具有一定的实际应用价值。