【摘 要】
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旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个典型的NP问题,有效地解决TSP问题在可计算理论上有着重要的理论价值.目前,在已有的各种求解TSP问题的算法中,基于人类免疫
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旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个典型的NP问题,有效地解决TSP问题在可计算理论上有着重要的理论价值.目前,在已有的各种求解TSP问题的算法中,基于人类免疫学的人工免疫新计算模型——免疫算法(Immune Algorithm,IA),凭借其具有较强的收敛性和较好的求解结果等优点成为目前学术界研究的热点.本文对已有的免疫算法进行了分析,并依据生物免疫系统的免疫机制提出了两点改进:(1)在算法中采用更加类似生物免疫系统的记忆细胞的处理方法,以增强解群在进化中的多样性；(2)引入“疫苗”的概念,先从父代中的信息抽取出得到疫苗,然后基于疫苗进行交叉,使交叉的效果得到了明显改善,也即在交叉过程中引入了自己学习的能力.
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