【摘 要】
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遗传算法是求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的有效算法。但是其交叉策略对基于路径节点序列的基因编码不易操作，往往需要设计修复策略，甚至放弃交叉操作。为此，提出双编码改进遗传算法（Double Coding Improved Genetic Algorithm, DCIGA）,算法中同时采用路径节点序列编码和一种可重复自然数编码，两种编码具有一一映射关系
【基金项目】
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四川省教育厅自然科学基金重点项目“遍历路径规划及其在智能控制中的应用研究”（15ZA0152）； 四川省科技计划项目“基于车载视频图像的铁路轨道异物侵限检测关键技术研究”（2019YFG0299）； 西华师范大学英才基金项目“城市路网交通流的仿真与优化研究”（17YC387）；
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遗传算法是求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的有效算法。但是其交叉策略对基于路径节点序列的基因编码不易操作，往往需要设计修复策略，甚至放弃交叉操作。为此，提出双编码改进遗传算法（Double Coding Improved Genetic Algorithm, DCIGA）,算法中同时采用路径节点序列编码和一种可重复自然数编码，两种编码具有一一映射关系。在交叉环节，基于可重复自然数编码轮流选择三种交叉算子进行交叉操作，使种群个体的交叉效果得到合理控制和不同程度的增强；在变异环节，基于路径节点序列编码轮流选择四种变异算子进行变异操作，以增强种群多样性，提高算法寻优能力；最后将父代种群、交叉子代和变异子代进行合并排序和精英优选，以加快收敛速度。实验仿真选取TSPLIB的七组算例，和现有文献相比，DCIGA算法的求解精度有较明显提高，收敛速度更快。
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