本文關(guān)鍵詞：采用基于遺傳算法的文化基因算法求解TSP問(wèn)題

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【摘要】：為更好地求解旅行商問(wèn)題,本文提出了一種基于遺傳算法的文化基因算法。將2-opt作為局部搜索算子,融入到遺傳算法中,以加快遺傳算法的收斂速度和提高解的局部搜索能力。遺傳算法具有全局搜索的能力,2-opt具有局部搜索的特點(diǎn),嵌入2-opt局部搜索的遺傳算法力圖在全局和局部搜索中達(dá)到平衡和融合,使之更有效地解決TSP問(wèn)題。為檢測(cè)算法的性能,將該算法用于解決標(biāo)準(zhǔn)的TSP測(cè)試問(wèn)題,并將測(cè)試結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)的遺傳算法及蟻群、粒子群等其它一些優(yōu)秀的算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果做了比較,數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了算法的有效性。
【作者單位】： 山東師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 遺傳算法 -opt 文化基因算法 TSP問(wèn)題
【基金】：國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目“智能交通系統(tǒng)中車(chē)輛路徑優(yōu)化問(wèn)題的研究”(No.20141044132) 山東師范大學(xué)校級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目“基于人性化考慮的多目標(biāo)多路徑選擇問(wèn)題的研究”(NO.201501259)共同資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0引言TSP問(wèn)題又稱為貨郎擔(dān)問(wèn)題,要求一個(gè)貨郎要走遍n個(gè)城市,每個(gè)城市經(jīng)且只能經(jīng)過(guò)一次,最后回到始發(fā)的城市,這條路徑又稱為哈密爾頓圈或哈密爾頓回路,問(wèn)題要求找到一條最短的路徑。其數(shù)學(xué)描述如下:設(shè)城市集合V={v1,v2,…,vn},每對(duì)城市vi,vj∈V間的距離為d(vi,vj)∈Z+。求經(jīng)過(guò)V

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