【摘 要】
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针对遗传算法容易产生早熟现象以及局部寻优能力较差的缺点,提出一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法。该算法首先用加权最近邻法产生初始种群,对种群中相同的个体,用K-近
【机 构】
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常熟理工学院计算机科学与工程学院,江苏科技大学数理学院
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针对遗传算法容易产生早熟现象以及局部寻优能力较差的缺点,提出一种求解旅行商问题的高效混合遗传算法。该算法首先用加权最近邻法产生初始种群,对种群中相同的个体,用K-近邻法产生新的个体代替相同的个体,然后淘汰适应性较差的个体,用交叉操作产生新的个体,最后,对部分个体进行3-opt优化变异,对种群中优秀个体用改进的Lin-Kernighan算法进行优化。对TSPLIB中部分实例的仿真结果表明,所提出的混合局部搜索算法的改进遗传算法在求解TSP问题时可以高效地获得高质量的解。
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