【摘 要】
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遗传算法是一种启发式智能优化算法,但在解决城市规模较大的巡回旅行商问题时往往存在着许多问题和不足。以大型巡回旅行商问题作为研究的切入点,对遗传算法、蛙跳算法进行了
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61762009);广西自然科学基金资助项目(2015GXNSFAA139292)
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遗传算法是一种启发式智能优化算法,但在解决城市规模较大的巡回旅行商问题时往往存在着许多问题和不足。以大型巡回旅行商问题作为研究的切入点,对遗传算法、蛙跳算法进行了混合研究。根据巡回旅行商问题的离散特征,提出了离散蛙跳搜索策略;结合两种算法的特点,给出算法的混合思想,并运用Web技术设计了并行分布式混合蛙跳遗传算法(PC-SFLA-GA),进而针对4种不同规模的TSP问题进行了实验测试。测试结果表明:PC-SFLA-GA算法的全局搜索能力、收敛速度都有了比较明显的改善,算法稳定性较高。
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