【摘 要】
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本文在对CGA算法分析说明的基础上,运用改进CGA的方法来解决TSP欺骗问题.虽然CGA能够"快速、简单"的解决一些优化问题,但是由于其概率向量中基因的独立性,使得它在进化计算中
【机 构】
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上海交通大学自动化系、博士研究生,上海交通大学自动化系、教授、博士导师
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本文在对CGA算法分析说明的基础上,运用改进CGA的方法来解决TSP欺骗问题.虽然CGA能够"快速、简单"的解决一些优化问题,但是由于其概率向量中基因的独立性,使得它在进化计算中会丢失基因之间的关联信息,从而可能无法解决如欺骗函数等复杂、困难问题.文中通过对CGA在TSP算法上的改进,以一定遗传尺度保留竞争最优个体,从而有效地解决TSP欺骗问题,并通过仿真结果验证了该算法,给出解决该类组合优化问题的一个有效例证.
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