计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
29期
40-42,46
,共4页
混合遗传算法%模拟退火算法%旅行商问题
混閤遺傳算法%模擬退火算法%旅行商問題
혼합유전산법%모의퇴화산법%여행상문제
TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,遗传算法是求解此类问题的一种方法,但它存在如何较快地找到全局最优解,并防止"早熟"收敛的问题.针时上述问题并结合TSP问题的特点,提出将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法.为了解决群体的多样性和收敛速度的矛盾,采用了部分近邻法来生成初始种群,生成的初始种群优于随机产生初始种群.仿真实验结果证明.该算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高.
TSP問題是典型的NP-hard組閤優化問題,遺傳算法是求解此類問題的一種方法,但它存在如何較快地找到全跼最優解,併防止"早熟"收斂的問題.針時上述問題併結閤TSP問題的特點,提齣將遺傳算法與模擬退火算法相結閤形成遺傳模擬退火算法.為瞭解決群體的多樣性和收斂速度的矛盾,採用瞭部分近鄰法來生成初始種群,生成的初始種群優于隨機產生初始種群.倣真實驗結果證明.該算法相對于基本遺傳算法的收斂速度、搜索質量和最優解輸齣概率方麵有瞭明顯的提高.
TSP문제시전형적NP-hard조합우화문제,유전산법시구해차류문제적일충방법,단타존재여하교쾌지조도전국최우해,병방지"조숙"수렴적문제.침시상술문제병결합TSP문제적특점,제출장유전산법여모의퇴화산법상결합형성유전모의퇴화산법.위료해결군체적다양성화수렴속도적모순,채용료부분근린법래생성초시충군,생성적초시충군우우수궤산생초시충군.방진실험결과증명.해산법상대우기본유전산법적수렴속도、수색질량화최우해수출개솔방면유료명현적제고.
