文件名称：论文研究-求解TSP问题的改进模拟退火遗传算法.pdf
文件大小：831KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-03 04:58:53
论文研究
巡回旅行商问题（TSP）是最典型的NP的难题，遗传算法（GA）是解决这类问题的有效方法之一。由于该问题的解是一种特殊的序列，一般的交叉算子在该问题的求解效果方面并不理想，提出了贪心的3PM交叉算子，同时又引入退火选择方法，形成一种新的模拟退火遗传算法GCBSAGA（Greed Cross-3PM Based on Simulated Annealing Genetic Algorithms）。该算法还将模拟退火算法与遗传算法相结合，使得遗传算法在前期发挥着全局搜索的强大功能，很容易收敛到全局较优解；后期用模拟退火算法来处理遗传算法前期的全局较优解，充分利用模拟退火算法后期局部搜索的强大功能，最终收敛到全局最优解。经过国际公认的TSPLIB提供的实验数据的验证，GCBSAGA在实例eil76、eil101、pr144、st70均找到了比TSPLIB提供的最优路径更优的解。