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改进遗传算法求解旅行商问题

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针对传统遗传算法求解旅行商问题收敛速度慢且不稳定的问题,提出了一种改进遗传算法(Improved genetic algorithms,IGA).通过邻域搜索算法对初始化种群进行优化;设计了一种自适应调节的交叉和变异概率;加入了Metropolis准则,以一定概率接受劣解,提高跳出局部最优的能力;加入了逆转操作加强局部搜索能力,加快种群收敛.利用Matlab将IGA和其他五种算法在TSPLIB数据库中进行试验,结果表明,该算法在中小型TSP问题上的收敛速度和求解精度都有一定的优势.
Improved genetic algorithm to solve traveling salesman problem

刘树赵、邹德旋、罗鸿赟、张慧峰、李梦迪

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江苏师范大学电气工程及自动化学院,江苏 徐州 221116

遗传算法 旅行商问题 领域搜索算法 自适应调节

江苏师范大学202研究生科研与实践创新计划

2022XKT0190

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.05.014

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(5)
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