中南林业科技大学学报
中南林業科技大學學報
중남임업과기대학학보
JOURNAL OF CENTRAL SOUTH UNIVERSITY OF FORESTRY & TECHNOLOGY
2008年
3期
131-134
,共4页
混合遗传算法%局部搜索%MILSHGA%BILsHGA%TSP
混閤遺傳算法%跼部搜索%MILSHGA%BILsHGA%TSP
혼합유전산법%국부수색%MILSHGA%BILsHGA%TSP
为了提高遗传算法的精度.可在进化过程中引入局部搜索过程.一种方式是在每代进化过程中对每个个体都实施局部迭 .代搜索,另一种方式是只对每代的最优实施迭代搜索.实验表明,无论是解决函数优化问题还是解决组合优化问题(如TSP),后一种局部搜索方式的性能都优于前一种方式.
為瞭提高遺傳算法的精度.可在進化過程中引入跼部搜索過程.一種方式是在每代進化過程中對每箇箇體都實施跼部迭 .代搜索,另一種方式是隻對每代的最優實施迭代搜索.實驗錶明,無論是解決函數優化問題還是解決組閤優化問題(如TSP),後一種跼部搜索方式的性能都優于前一種方式.
위료제고유전산법적정도.가재진화과정중인입국부수색과정.일충방식시재매대진화과정중대매개개체도실시국부질 .대수색,령일충방식시지대매대적최우실시질대수색.실험표명,무론시해결함수우화문제환시해결조합우화문제(여TSP),후일충국부수색방식적성능도우우전일충방식.
