原文服务方: 热处理技术与装备       
摘要:
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.
推荐文章
基于遗传-模拟退火的蚁群算法求解TSP问题
传统蚁群算法
遗传算法
模拟退火
旅行商问题
模拟退火算法及其在求解TSP中的应用
模拟退火算法
Metropolis采样算法
TSP
模拟退火智能算法在TSP问题中的应用
模拟退火
组合优化
TSP问题
最短路径
初始温度
基于模拟退火遗传算法的车辆调度优化
车辆调度问题
遗传算法
模拟退火算法
早熟收敛
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于模拟退火的遗传优化算法在TSP问题中的应用
来源期刊 热处理技术与装备 学科
关键词 模拟退火算法 遗传优化算法 TSP
年,卷(期) 2007,(6) 所属期刊栏目 其它
研究方向 页码范围 51-55
页数 5页 分类号 O224
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4971.2007.06.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪振华 77 484 14.0 18.0
2 李会玲 3 64 3.0 3.0
3 王基维 2 32 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (11)
同被引文献  (31)
二级引证文献  (19)
2007(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2009(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2010(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2011(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2012(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2013(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2015(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2016(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2017(9)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(8)
2018(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2019(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
模拟退火算法
遗传优化算法
TSP
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
热处理技术与装备
双月刊
1673-4971
36-1291/TG
大16开
1980-01-01
chi
出版文献量(篇)
2142
总下载数(次)
0
论文1v1指导