【摘 要】
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遗传算法是模拟自然环境中生物的遗传和进化过程而形成的一种优化算法。遗传算法具有全局搜索能力、隐并行性、鲁棒性、操作简单等特点,常被用于解决一些传统优化方法难以解
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遗传算法是模拟自然环境中生物的遗传和进化过程而形成的一种优化算法。遗传算法具有全局搜索能力、隐并行性、鲁棒性、操作简单等特点,常被用于解决一些传统优化方法难以解决的问题。由于其不受搜索空间的限制性假设的约束,尤其是不需要专门的领域知识而仅用适应度函数作评价来指导搜索过程,从而使它的应用范围极为广泛,并且已在众多领域得到了实际应用。旅行商问题(TSP)是一个典型的组合优化问题,由于其NP完全性,一直作为衡量算法优劣的经典实例,受到广大研究者的青睐。本文以改进遗传算法为依托,以求解TSP问题为着眼点,探讨解决经典TSP问题的有效途径。基于此提出了两种基于适应度比例选择的改进策略。实验结果表明,本文提出的两种改进方法能够有效提高解的准确性,并具有更好的收敛性。
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