【摘 要】
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针对路径优化中,遗传算法(GA)初始解质量低,变异能力差,以及易陷入局部最优解等问题,提出了一种新型模拟退火遗传算法.首先,采用混合策略生成初始解,将模拟退火算法引入遗传算法的变异算子,使用2-opt算子和单点最优插入算子增强局部搜索能力,使算法能够更加有效地避免陷入局部最优;其次,提出改进的锦标赛算法,对交叉、变异前后种群个体进行一一对比,选择较优个体进入下一代,目的是为了避免传统锦标赛法破坏种群多样性,同时改进方法可以在增强变异能力的情况下,维持种群稳定性;最后,用TSP问题实例进行试验.结果表明,所
【机 构】
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云南大学数学与统计学院,昆明 650504
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针对路径优化中,遗传算法(GA)初始解质量低,变异能力差,以及易陷入局部最优解等问题,提出了一种新型模拟退火遗传算法.首先,采用混合策略生成初始解,将模拟退火算法引入遗传算法的变异算子,使用2-opt算子和单点最优插入算子增强局部搜索能力,使算法能够更加有效地避免陷入局部最优;其次,提出改进的锦标赛算法,对交叉、变异前后种群个体进行一一对比,选择较优个体进入下一代,目的是为了避免传统锦标赛法破坏种群多样性,同时改进方法可以在增强变异能力的情况下,维持种群稳定性;最后,用TSP问题实例进行试验.结果表明,所提算法在Dantzig42和Pr107实例的优化结果优于国际网站TSPLIB给出的最优结果.
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