【摘 要】
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遗传算法是一种在自然选择与遗传机制基础上的随机化的搜索类算法,是求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的一种常用算法。但是该算法在解决TSP问题时,存在着收敛速度
【机 构】
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东北师范大学信息科学与技术学院,吉林省“互联网+”教育科技创新中心,吉林大学软件学院
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目(20160307006GX)
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遗传算法是一种在自然选择与遗传机制基础上的随机化的搜索类算法,是求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的一种常用算法。但是该算法在解决TSP问题时,存在着收敛速度过慢,容易出现早熟的问题。本文针对该问题,创新性地提出使用5种交叉算法和3种变异算法进行组合的算法设计,得出15种不同的组合方法,然后使用Java语言进行编程实验,最后通过对中国144个城市相对坐标(CHN144)的实例进行测试,证明了在使用交叉算法与变异算法进行组合得出的15种组合方法中,使用三交换交叉算法与逆序变异算法进行结合,这种组合方式的遗传算法在解决TSP这一问题时能够取得最优的效果。
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