【摘 要】
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针对传统遗传算法在求解旅行商问题时存在容易陷入局部最优和运算时间较长的问题,着重考虑影响算法局部搜索能力和种群多样性保持两个方面的因素,提出改进策略.将交叉变异产生的新个体与父代种群合并后剔除重复个体,再选择优势个体作为新种群,防止种群中适应度值较低但具有优质基因的个体被剔除,促进种群多样性的发展;通过分析旅行商问题的内在特性,采用K-近邻域搜索的方式减少变异算子的无效操作,提高算法局部搜索能力及算法寻优效率.实验结果表明:与BLS算法相比,改进遗传算法的平均解误差降低了15.36％;相较于传统遗传算法,
【机 构】
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昆明理工大学 交通工程学院,云南 昆明650500
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针对传统遗传算法在求解旅行商问题时存在容易陷入局部最优和运算时间较长的问题,着重考虑影响算法局部搜索能力和种群多样性保持两个方面的因素,提出改进策略.将交叉变异产生的新个体与父代种群合并后剔除重复个体,再选择优势个体作为新种群,防止种群中适应度值较低但具有优质基因的个体被剔除,促进种群多样性的发展;通过分析旅行商问题的内在特性,采用K-近邻域搜索的方式减少变异算子的无效操作,提高算法局部搜索能力及算法寻优效率.实验结果表明:与BLS算法相比,改进遗传算法的平均解误差降低了15.36％;相较于传统遗传算法,应用新型变异算子的改进遗传算法收敛速度明显提高.全精英选择法能较好地保持种群多样性,新型启发式变异算子在全局搜索的同时加强了局部搜索能力,对提高算法求解精度和寻优效率都有较好的效果.
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