【摘 要】
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在探讨遗传算法求解TSP问题中编码方式和交叉、变异算子作用特点的基础上,发现模板理论已经不能很好地适应TSP问题,主要是因为非二值符号编码和交叉算子对边的过度破坏导致子
【机 构】
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西安交通大学管理学院,西安交通大学公共管理与复杂性科学研究中心,西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室
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在探讨遗传算法求解TSP问题中编码方式和交叉、变异算子作用特点的基础上,发现模板理论已经不能很好地适应TSP问题,主要是因为非二值符号编码和交叉算子对边的过度破坏导致子代难以继承父代的优良模式.为了克服上述问题,提出一种三角形表示的路径编码方案,并给出相应的启发式路径搜索策略;引入生物免疫系统的克隆选择机理加强局部搜索,进而构造一种适合TSP问题求解的人工免疫系统算法———超变异抗体克隆选择算法（HACSA）.典型TSP问题的求解表明,和Endoh等人的免疫算法和遗传算法相比,HACSA的计算复杂度相当,
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