【摘 要】
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多旅行商问题（mTSP）是著名的旅行商问题（TSP）的延伸。多旅行商问题的目标是寻找一组哈密顿圈,其中每个旅行商都被派往一组城市而且保证每个城市只能访问一次。目前已经有一些致力于求解多旅行商问题的研究,但是大多数研究集中在如何最小化所有旅行商的旅行距离之和（即,minsum mTSP）,只有很少的研究是专门针对以下两类复杂多旅行商问题:1.最小化所有旅行商的最大旅行距离（即,minmax mTSP
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多旅行商问题（mTSP）是著名的旅行商问题（TSP）的延伸。多旅行商问题的目标是寻找一组哈密顿圈,其中每个旅行商都被派往一组城市而且保证每个城市只能访问一次。目前已经有一些致力于求解多旅行商问题的研究,但是大多数研究集中在如何最小化所有旅行商的旅行距离之和（即,minsum mTSP）,只有很少的研究是专门针对以下两类复杂多旅行商问题:1.最小化所有旅行商的最大旅行距离（即,minmax mTSP）;2.在minsum mTSP的基础上城市被分成共享城市和专有城市的染色旅行商问题（即,CTSP）。基于此本文主要研究minmax mTSP和CTSP这两类多旅行商问题。Minmax mTSP具有很大的实际意义,因为它能有效表示打印机调度系统和负载均衡系统等很多现实生活中的问题。通常在这些问题中,旅行商之间的工作量需要得到平衡,或者出行距离以出行时间的方式所表示。本文提出了一种新的改进的混合蛙跳算法（ISFLA）来解决minmax mTSP。在ISFLA中,引入了一种新的种群划分方法和异构进化机制,以及一种有引导和无引导的跳跃机制,从而提高了协同进化的效率,最终获得了高质量的解。最后通过实验验证了ISFLA在求解minmax mTSP上的优越性。CTSP也具有很多的工程实践意义,因为它能有效的表示多机处理系统、机器人船体焊接系统等很多工程中的问题。通常在这些问题中,任务被分配成共享任务和专有任务,即每个机器只能在一部分区域内进行工作,有些任务必须由某一台机器单独完成以及有些任务可以被任意机器选择完成。本文提出一种新型多岛遗传算法（NMIGA）来求解CTSP。在NMIGA中,引入了一种新的种群划分方法和变异进化机制,设计出一种种群迁移算法和改进求解邻域解的方法,以获得高质量解。最后通过实验表明了NMIGA在求解CTSP上的优越性。
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