本文關鍵詞：一種基于遺傳算法的TSP問題多策略優(yōu)化求解方法

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【摘要】：針對遺傳算法求解TSP問題解質量不高的缺陷,該文提出并設計了一種基于遺傳算法的多策略優(yōu)化求解方法。首先,應用最鄰近法構建TSP的初始解;接著將路徑長度作為適應度評價指標,構建基于遺傳算法的TSP初始解優(yōu)化方法,并根據試驗結果確定適合的遺傳算法參數;然后,針對遺傳算法易陷入局部最優(yōu)的缺陷,借助去交叉和小角操作進一步優(yōu)化TSP解路徑;在此基礎上,將遺傳算法進行并行化處理,通過增加遺傳算法的多樣性提高TSP解質量。最后,應用標準測試集(TSPLIB)進行試驗,結果表明:該算法能有效提高TSP解的質量,經并行遺傳算法、去交叉和小角優(yōu)化后各測試數據集TSP解誤差率平均下降了22.57%;解的誤差率均在7.94%以內,質量明顯優(yōu)于最鄰近法、插入法、2-Opt優(yōu)化等傳統(tǒng)方法;在節(jié)點數多的測試數據集中算法也獲得了良好加速性能,8進程時算法加速比達2.51。
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(北京)地球科學與測繪工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(41201416)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 旅行商問題(Traveling Salesman Problem,TSP)是路徑規(guī)劃和組合優(yōu)化領域中著名的NP-hard問題。車輛路徑規(guī)劃[1]、物流貨物配送[2]、飛機航線安排、災害應急調度[3]等問題均是典型的TSP問題[4-6]。目前,TSP求解算法主要分兩類:精確算法和近似算法。精確算法包括:群舉法、分支定

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