该文的主要研究工作围绕这两个问题,针对演化算法的特征,研究与之相适应的局部搜索策略,以及基于局部搜索策略的混合演化算法.该文首先提出了一种"两阶段交替"搜索策略以防止算法的过早收敛,其设计思想是将局部搜索和全局搜索作为两个独立的阶段交替进行,其目标是使探索和开发保持平衡.将这种搜索策略应用在几个函数优化和一个组合优化的具体例子中,证明这种策略能有效的避免算法的过早收敛.为提高演化算法的求解速度,该文重点研究了局部搜索策略和演化算法相结合的混合演化算法,研究这种混合演化算法在求解旅行商问题中应用.为此,首先研究了几个变异算子的组合的局部搜索性能,得出插入算子和倒位算子的组合有着优良的局部搜索能力.基于这两个算子的组合和采用"两阶段交替"搜索策略,提出了一种改进的引入启发式信息的局部搜索算法,以便较快的求解旅行商问题,通过大量实验证明,算法的不仅每次实验都能求得最优解,而且求解的速度也很快.最后将这种改进的局部搜索算法和演化算法结合起来提出了求解旅行商问题的混合演化算法,一方面利用局部搜索算法的优良的局部搜索能力,一方面利用演化算法的群体搜索、自由竞争、优胜劣汰的全局搜索的优点,以达到整体提升演化算法效率的目的.大量的实验证明,采用合适的局部搜索策略的混合演化算法,在求解的质量和求解速度方面都有明显的改善.