采用基于遗传算法的文化基因算法求解TSP问题
本文关键词:采用基于遗传算法的文化基因算法求解TSP问题
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【摘要】:为更好地求解旅行商问题,本文提出了一种基于遗传算法的文化基因算法。将2-opt作为局部搜索算子,融入到遗传算法中,以加快遗传算法的收敛速度和提高解的局部搜索能力。遗传算法具有全局搜索的能力,2-opt具有局部搜索的特点,嵌入2-opt局部搜索的遗传算法力图在全局和局部搜索中达到平衡和融合,使之更有效地解决TSP问题。为检测算法的性能,将该算法用于解决标准的TSP测试问题,并将测试结果与标准的遗传算法及蚁群、粒子群等其它一些优秀的算法的实验结果做了比较,数值实验结果证明了算法的有效性。
【作者单位】: 山东师范大学信息科学与工程学院;
【关键词】: 遗传算法 -opt 文化基因算法 TSP问题
【基金】:国家级大学生创新创业项目“智能交通系统中车辆路径优化问题的研究”(No.20141044132) 山东师范大学校级大学生创新创业项目“基于人性化考虑的多目标多路径选择问题的研究”(NO.201501259)共同资助
【分类号】:TP18
【正文快照】: 0引言TSP问题又称为货郎担问题,要求一个货郎要走遍n个城市,每个城市经且只能经过一次,最后回到始发的城市,这条路径又称为哈密尔顿圈或哈密尔顿回路,问题要求找到一条最短的路径。其数学描述如下:设城市集合V={v1,v2,…,vn},每对城市vi,vj∈V间的距离为d(vi,vj)∈Z+。求经过V
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,本文编号:725800
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