【摘 要】
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受生物神经网络突触强化机制的启发,研究了一种弹性TSP模型,其基本思想是通过对TSP问题中的边进行弹性调节,探测和评估静态TSP问题的优化趋势,协调遗传算法(GA)对解空间的勘
【机 构】
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中国科学与技术大学电子科学与技术系,中国科学与技术大学电子科学与技术系,中国科学与技术大学电子科学与技术系 安徽合肥230027,安徽合肥230027,安徽合肥230027
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受生物神经网络突触强化机制的启发,研究了一种弹性TSP模型,其基本思想是通过对TSP问题中的边进行弹性调节,探测和评估静态TSP问题的优化趋势,协调遗传算法(GA)对解空间的勘探与开采,以期增强GA跳出局部区域早熟收敛的能力,改进GA的多样性维持性能.实验研究表明该模型具有良好的遗传优化性能.
Inspired by the synaptic enhancement mechanism of bio-neural network, an elastic TSP model is studied. Its basic idea is to coordinate and optimize the trend of static TSP by adjusting the edges in TSP, In order to improve the ability of GA to jump out of premature convergence in the local area and improve the diversity maintenance performance of GA, experimental results show that the model has good genetic optimization performance.
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