【摘 要】
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本文借鉴遗传算法(GA)中的变异思想，在禁忌搜索中引入了变异操作。根据搜索过程是否陷入局部最优而自动地对当前局部最优解实施变异操作，以期能改变搜索的方向，跳出局部最优，进而达到或逼近伞局最优。文中选用TSP Benchmark问题作为测试算例，以两种不同的算法产生初始解，进行了对比研究。实验表明：基于自适应变异的禁忌搜索，不仅可以提高解的质量，而且可以在一定程度上降低对初始解的敏感性。
【机 构】
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重庆师范大学现代信息管理系 重庆 400047;西南师范大学电子信息工程学院 重庆 400715
【出 处】
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中国人工智能学会第10届全国学术年会
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本文借鉴遗传算法(GA)中的变异思想，在禁忌搜索中引入了变异操作。根据搜索过程是否陷入局部最优而自动地对当前局部最优解实施变异操作，以期能改变搜索的方向，跳出局部最优，进而达到或逼近伞局最优。文中选用TSP Benchmark问题作为测试算例，以两种不同的算法产生初始解，进行了对比研究。实验表明：基于自适应变异的禁忌搜索，不仅可以提高解的质量，而且可以在一定程度上降低对初始解的敏感性。
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