【摘 要】
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旅行商问题(TSP)是一类易于解释但求解异常困难的整数规划问题.因其是路线问题的基础,且它的可能路径数目与总体城市数目之间的函数关系为指数型函数,求解非常困难,所以它一
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旅行商问题(TSP)是一类易于解释但求解异常困难的整数规划问题.因其是路线问题的基础,且它的可能路径数目与总体城市数目之间的函数关系为指数型函数,求解非常困难,所以它一直是人们广泛研究的最优化问题之一.本文对不确定环境下的旅行商问题进行了以下研究.一.假设各城市之间旅行所花费的费用具有不确定分布,基于不确定理论,建立了以期望值最小化为目标,方差为约束的期望—方差模型.并基于遗传算法设计了针对该模型的一种改进遗传算法.二.假设各城市之间旅行所花费的费用是不确定随机变量,基于机会理论,给出了机会左测度的概念,并基于此建立了以旅行的不确定随机总花费的期望最小为目标,机会左测度为风险约束的模型——TSP的机会左约束模型.并依据新模型的特点,融合了不确定随机仿真技术和遗传算法,设计了针对该模型的一种新算法(称为GASO算法).同时,针对以上两种模型分别给出了数值例子,以验证其有效性。
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