【摘 要】
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遗传算法求解问题的关键在于对问题的解进行编码，同时需要构造出适应度函数。结合^最短路径实际问题，重新定义了一种染色体编码方式，并且新构造了符合该问题的适应度函数。标准
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遗传算法求解问题的关键在于对问题的解进行编码，同时需要构造出适应度函数。结合^最短路径实际问题，重新定义了一种染色体编码方式，并且新构造了符合该问题的适应度函数。标准遗传算法采用固定的交叉率和变异率，在应用过程中存在收敛过慢、早熟及稳定性差的缺点。因此，提出了一种改进的自适应遗传算法，对交叉率和变异率采用自适应方式，构造了确定交叉率和变异率的公式，加快了算法收敛速度。同时结合模拟退火的Metropolis准则对子代个体的接收做出选择，克服了算法容易早熟的问题。仿真结果表明，改进后的混合遗传算法可以求解k最
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