热处理技术与装备
熱處理技術與裝備
열처리기술여장비
HEAT TREATMENT TECHNOLOGY AND EQUIPMENT
2007年
6期
51-55
,共5页
模拟退火算法%遗传优化算法%TSP
模擬退火算法%遺傳優化算法%TSP
모의퇴화산법%유전우화산법%TSP
TSP问题一直属于NP难题,目前解决TSP问题方法很多,如模拟退火算法、遗传算法以及Hopfield网络神经方法等.以上这些方法在解决TSP问题时各有优缺点,本文结合了模拟退火算法和遗传算法提出了一种新的组合优化算法,即基于模拟退火的遗传优化算法.此算法的核心思想是将遗传优化算法嵌入到模拟退火算法中,利用模拟退火算法的接受准则和随机状态产生函数来产生遗传算法的种群,然后根据遗传优化算法的结果反过来制约模拟退火的随机状态产生,从而最终得到最优解.本文首先对此方法的流程和基本步骤进行了详细的论述,然后采用C语言进行编程,对20个城市的TSP问题进行了优化求解.对结果分析可认为此种方法在解决TSP问题时存在一定的优越性.
TSP問題一直屬于NP難題,目前解決TSP問題方法很多,如模擬退火算法、遺傳算法以及Hopfield網絡神經方法等.以上這些方法在解決TSP問題時各有優缺點,本文結閤瞭模擬退火算法和遺傳算法提齣瞭一種新的組閤優化算法,即基于模擬退火的遺傳優化算法.此算法的覈心思想是將遺傳優化算法嵌入到模擬退火算法中,利用模擬退火算法的接受準則和隨機狀態產生函數來產生遺傳算法的種群,然後根據遺傳優化算法的結果反過來製約模擬退火的隨機狀態產生,從而最終得到最優解.本文首先對此方法的流程和基本步驟進行瞭詳細的論述,然後採用C語言進行編程,對20箇城市的TSP問題進行瞭優化求解.對結果分析可認為此種方法在解決TSP問題時存在一定的優越性.
TSP문제일직속우NP난제,목전해결TSP문제방법흔다,여모의퇴화산법、유전산법이급Hopfield망락신경방법등.이상저사방법재해결TSP문제시각유우결점,본문결합료모의퇴화산법화유전산법제출료일충신적조합우화산법,즉기우모의퇴화적유전우화산법.차산법적핵심사상시장유전우화산법감입도모의퇴화산법중,이용모의퇴화산법적접수준칙화수궤상태산생함수래산생유전산법적충군,연후근거유전우화산법적결과반과래제약모의퇴화적수궤상태산생,종이최종득도최우해.본문수선대차방법적류정화기본보취진행료상세적논술,연후채용C어언진행편정,대20개성시적TSP문제진행료우화구해.대결과분석가인위차충방법재해결TSP문제시존재일정적우월성.
