【摘 要】
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首先对TSP问题、遗传算法和蚁群算法做了简要介绍,然后给出了2种算法在求解TSP问题上基本的原理和步骤,并对该算法求解TSP问题进行设计分析与实验验证。结果表明:在实验条件
【机 构】
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南京信息工程大学计算机与软件学院,
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首先对TSP问题、遗传算法和蚁群算法做了简要介绍,然后给出了2种算法在求解TSP问题上基本的原理和步骤,并对该算法求解TSP问题进行设计分析与实验验证。结果表明:在实验条件下,种群数量定为5~15时,蚁群算法求解TSP问题的效果较好;种群数量定为城市数量的1~2.5倍时,遗传算法求解TSP问题的效果较优。
Firstly, we briefly introduce TSP problem, genetic algorithm and ant colony algorithm. Then we give the basic principles and steps of the two algorithms in solving TSP problem, and then design, analyze and validate the TSP problem. The results show that the ant colony algorithm is better than the ant colony algorithm in solving the TSP problem when the population is 5-15, and the genetic algorithm is more effective in solving the TSP problem when the population size is 1 ~ 2.5 times of the urban population .
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