【摘 要】
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TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题，GA是求解此类问题的一种方法。但它存在如何较快地找到最优解并防止“早熟”收敛的问题。文章针对上述问题并结合TSP问题的特点，提出了改
【机 构】
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中南民族大学计算机学院,武汉理工大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:70371070/G0116);湖北省自然科学基金资助项目(编号:2004ABA029);上海市教委科研资助项目(编号:05EZ34);上海市重点学科建设资助项目(编号:T0502)
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TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题，GA是求解此类问题的一种方法。但它存在如何较快地找到最优解并防止“早熟”收敛的问题。文章针对上述问题并结合TSP问题的特点，提出了改进的遗传算法。它从相似性的思想出发，按适应值相似性将群体分级，在不同的级内采用不同的操作，产生数目不等的新解并利用加速算子使其更接近局部极小值。改进后的算法较好地解决了群体多样性与收敛性的矛盾。实验结果表明，该文算法的改进是有效的。
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