蔣金龍、薛雲燦、馮軍
為了提高遺傳算法求解旅行商問題的收斂速度，結合自適應算子和父子競爭策略的優化思想，提出了壹種基於分區搜索的自適應遺傳算法。該算法將整個搜索區域分成若幹個更小的搜索區域，先進行局部搜索，獲得局部最優基因組合後再進行全域搜索，既提高了遺傳算法的收斂速度，又改善了變異算子的操作性能。TSP問題的求解表明，基於分區搜索的搜索。
作者:河海大學計算機與信息工程學院；河海大學計算機與信息工程學院；計算機與信息工程學院；河海大學；常州；江蘇213022電子工程學院；九江學院；江西九江332005；江蘇常州213022；江蘇常州213022
關鍵詞:遺傳算法；分區搜索；旅行推銷員問題
基金:湖北省自然科學基金資助項目(2004 ABA 018)；河海大學常州校區創新基金資助(2005B002-01)
分類號:TP18
DOI:CNKI:ISSN:1009-1130 . 0 . 2005-03-001
文本快照:
1分區搜索自適應遺傳算法旅行商問題(TSP)的基本思想是指旅行商從某個城市出發，經過N個城市後返回起點，每個城市只經過壹次，為旅行商尋找最短行程的問題[1]。TSP是壹個N-P問題，可能的路徑數隨著城市數N的增加呈指數增長，如果是，那麽可能的路徑有三條。如果是不對稱TSP問題，可能的路由會翻倍。許多學者采用遺傳算法的不同控制方法來求解TSP [2-3]的最優解，但簡單遺傳算法(SGA)收斂速度慢，容易陷入局部最優解。如果能找到壹些本地的優秀基因組合(…
推薦CAJ下載PDF。
CAJViewer7.0閱讀器支持所有CNKI文件格式，而AdobeReader只支持PDF格式。
基於區域搜索的自適應遺傳算法求解旅行商問題
蔣進-long 1；2;薛雲-can 1；馮軍1(1。計算機與工程學院。信息工程；河海大學；常州213022；中國；2.電子工程學院；九江學院；九江332005；中國)
為了提高遺傳算法在求解旅行商問題時的收斂速度，結合自適應算子和親子競爭策略，提出了壹種基於區域搜索的自適應遺傳算法。該算法將全局空間劃分為區域空間，先進行區域搜索。全局空間搜索基於區域搜索得到的較好的局部基因序列進行，以提高搜索速度。此外，該算法同時提高了變異性能。TSP仿真實驗表明，改進算法是壹種穩定有效的優化搜索方法。
關鍵詞:遺傳算法；區域搜索；旅行推銷員問題