搜索资源列表
优化TSP局部搜索法
- TSP算法，应用局部搜索法得到最优路径，已经经过优化。没有密码，可以使用，vc环境下使用。-TSP algorithm, using local search to be optimal path has been optimized. No password can be used, vc environments.
分支定界TSP
- 本Java程序实现了Combinatorial Algorithms: Theory and Practice", by Reingold, Nievergelt and Deo 讨论的基于edge splitting 的分支定界算法，同时提供了一个简单的分支定界算法和一个基于local search的算法作对比
tspyouhua
- 将局部优化算子引入遗传算法求解TSP问题，以求提高算法的性能。具体措施是在标准遗传算法的最后阶段增加步，即对每代的最优个体进行一定次数的局部搜索，以求改善该最优个体。首先提出将反序一杂交法引入局部优化过程中。 同几种‘常用的局部优化力一法相比，反序一杂交法的性能最为突出。实验结果表明，该优化力一法能有效求解300个城市以内的 TSP问题。 -Will introduce a local optimization operator TSP problem genetic algorit
maugis
- 模拟退火和对称 *欧几里德旅行商问题。 * *为基础的解决办法的本地搜索启发式 *非过境道路和近邻 -/* * Simulated annealing and the Symetric * Euclidian Traveling Salesman Problem. * * Solution based on local search heuristics for * non-crossing paths and nearest neighbor
TSP
- 提出一种改进的禁忌搜索算法来求解背包问题。该算法基于禁忌搜索技术,并采用I&D策略,同时设计了两种针对局 部最优解的变异算子。改进后的算法能有效地弥补标准禁忌算法对初始解依赖的缺陷,同时也避免了搜索停滞的现象。通过对具 体实例和随机问题的测试,表明改进后的禁忌搜索算法有更好的性能。 关-An improved tabu search algorithm to solve knapsack problem. The algorithm is based on tabu
LKHTSP
- 由Helsgaun改进的Lin-Kernighan局部启发搜索算法（LKH）求解大规模TSP问题，使用Java语言实现，具有强大的求解TSP性能。-Helsgaun improved the Lin-Kernighan local search algorithm (LKH) for solving large scale TSP problem, use the Java language, solving the TSP with a strong performance.
GFLS-TSP
- A paper of Guided Local Search
Parallel-genetic-algorithm
- 经典遗传算法利用单一种群对种群个体进行交叉、变异和选择操作，在进化过程中的超级个体易产生过早收敛现象，粗粒度并行遗传算法利用多个子种群进行进化计算，各子群体分别独立进行遗传操作，相互交换最优个体后继续进化。该文证明了该算法的搜索过程是一个有限时齐遍历马尔柯夫链，给出粗粒度并行遗传算法全局最优收敛性证明。对于旅行商问题TSP利用粗粒度并行遗传算法进行了求解，以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题。仿真结果表明，算法的收敛性能优于经典遗传算法。-Classic genetic algorithm
ACATSP
- 蚁群算法是一种分布式内在并行算法。单个蚂蚁的搜索过程是彼此独 立的，易于局部最优，通过个体间不断的信息交流和传递有利于发现较好解；并且该算法是一种正反馈算法。路径上的信息素浓度较高，将吸引更多的蚂蚁沿这条路径运动，又使得信息素浓度增加，加快了算法的进化过程。本文通过求解TSP问题，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, 找出最优解。-Ant colony algorithm is an inherent distributed parallel algorithm.
iterated-local-search
- vehicle routing lecture
蚁群算法
- 本文对蚁群算法的基本理论以及在 TSP 问题中的应用进行了系统研究和 MATLAB 仿真。介绍了蚁群算法的基本原理、特点和算法的实现方法。.基本蚁群算法由于存在搜索时间长，易陷入局部最优解等突出缺点，使得求解效果不是很好。针对这些缺陷，提出了改进的蚁群算法（最大-最小蚂蚁系统）求解 TSP 问题。改进主要在于限制路径信息素浓度、信息素的初始值以及强调对最优解得利用这三个方面。(In this paper, the basic theory of ant colony algorithm and