【摘 要】
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解旅行商问题(TSP)局部寻优较好的算子有opt的各种形式(2-opt,3-opt等)以及Lin-Kernighan(LK)。然而,opt的各种形式的局部搜索算子都难较精细地对个体邻域进行搜索;LK的复杂
【基金项目】
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安徽省自然科学基金面上项目(1808085MF173),安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2016A438)和安徽省高等学校省级质量工程项目(2017jyxm0302,2017jyxm0304)
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解旅行商问题(TSP)局部寻优较好的算子有opt的各种形式(2-opt,3-opt等)以及Lin-Kernighan(LK)。然而,opt的各种形式的局部搜索算子都难较精细地对个体邻域进行搜索;LK的复杂性高,通常较少使用。鉴于此,本文将单点插入算子(SI)、交换算子(Swap)引入TSP问题的局部搜索,并结合2-opt,组成了一种局部搜索算子集合。同时,将上述算子集合嵌入遗传算法,从而形成混合遗传算法,用于求解TSP问题。通过对国际通用的TSPLIB中不同城市规模的数据进行测试,对比5种算法解的质量,结果证明该混合遗传算法是有效性的。
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