一种基于遗传算法的TSP问题多策略优化求解方法

发布时间：2017-11-08 02:20

  本文关键词：一种基于遗传算法的TSP问题多策略优化求解方法

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【摘要】：针对遗传算法求解TSP问题解质量不高的缺陷,该文提出并设计了一种基于遗传算法的多策略优化求解方法。首先,应用最邻近法构建TSP的初始解;接着将路径长度作为适应度评价指标,构建基于遗传算法的TSP初始解优化方法,并根据试验结果确定适合的遗传算法参数;然后,针对遗传算法易陷入局部最优的缺陷,借助去交叉和小角操作进一步优化TSP解路径;在此基础上,将遗传算法进行并行化处理,通过增加遗传算法的多样性提高TSP解质量。最后,应用标准测试集(TSPLIB)进行试验,结果表明:该算法能有效提高TSP解的质量,经并行遗传算法、去交叉和小角优化后各测试数据集TSP解误差率平均下降了22.57%;解的误差率均在7.94%以内,质量明显优于最邻近法、插入法、2-Opt优化等传统方法;在节点数多的测试数据集中算法也获得了良好加速性能,8进程时算法加速比达2.51。
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41201416)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是路径规划和组合优化领域中著名的NP-hard问题。车辆路径规划[1]、物流货物配送[2]、飞机航线安排、灾害应急调度[3]等问题均是典型的TSP问题[4-6]。目前,TSP求解算法主要分两类:精确算法和近似算法。精确算法包括:群举法、分支定

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本文编号：1155179