通过多种群协进化Memetic算法求解TSP

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【摘要】

：

针对对称TSP提出了多种群协进化Memetic算法（MCMA）．该算法以Memetic算法为基础，采用3个子种群协同进化的方式，克服了Memetic算法由于缺乏种群多样性而产生早熟收敛的缺陷．MCMA中对3

【作者】

：

张健欣童朝南

【机构】

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北京科技大学信息工程学院,内蒙古工业大学信息工程学院

【出处】

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信息与控制

【发表日期】

：

2009年3期

【关键词】

：

MEMETIC算法邻域搜索算法进化算法旅行商问题 Memetic algorithm neighborhood searching algorithm

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针对对称TSP提出了多种群协进化Memetic算法（MCMA）．该算法以Memetic算法为基础，采用3个子种群协同进化的方式，克服了Memetic算法由于缺乏种群多样性而产生早熟收敛的缺陷．MCMA中对3个子种群分别引入了2-exchange、3-exchange和PCV三种不同的邻域搜索结构，非常有效地保持了种群的多样性，并且能快速收敛．文中通过对若干TSPLIB中TSP实例的实验仿真来说明所提算法的性能，并且与SGA、SMA和GGA算法进行了比较．通过仿真实验，该算法能够给出相当满意的结果，从而说明

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