| 求解旅行商问题的改进混合蛙跳算法 |
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| 引用本文： | 李碧,郑泓硕,何杰,郝志峰.求解旅行商问题的改进混合蛙跳算法[J].黑龙江电子技术,2014(7):50-52. |
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| 作者姓名： | 李碧 郑泓硕 何杰 郝志峰 |
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| 作者单位： | [1]广东外语外贸大学思科信息学院,广州510420 [2]广东工业大学计算机学院,广州510006 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（61070033）;广东省高等学校科技创新项目（2013KJCX0073） |
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| 摘 要： | 混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm，SFLA）是解决组合优化问题的有效方法，’但是应用于TSP问题时，由于SFLA没有充分利用最佳个体的优良信息，导致收敛速度太慢。文中把遗传算法（Genetic Algorithm，GA）的交叉和变异引入SFLA，提出了一种针对旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TsP）的改进混合蛙跳算法（Improved Shuffled Frog Leaping Al—gorithm，ISFLA）。应用于TSP的实验结果表明：ISFLA的收敛速度明显高于SFLA，同时优于GA和简单翻转算子。ISFLA不仅表现出了更快的收敛速度，而且能有效地缓解局部早熟收敛。
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| 关 键 词： | 蛙跳算法 遗传算法 旅行商问题 简单翻转算子 |
Solving TSP with a modified shuffled frog leaping algorithm |
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| Authors: | LI Bi ZHENG Hong-shuo HE Jie HAO Zhi-feng |
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| Affiliation: | 1. School of Information, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou 510420, China; 2. School of Computer, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China) |
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| Abstract: | Shuffled frog leaping algorithm （SFLA） is an effective algorithm to solve combinatorialoptimization problems. But when applied in traveling salesman problem （TSP） its convergent speed israther low, for SFLA fails to take full advantage of the useful information in the best individual. Animproved shuffled frog leaping algorithm （ISFLA） is presented through introducing the crossover andmutation in genetic algorithm （GA）. The experimental results on TSP benchmarks show that： ISFLAoutperforms SFLA, GA, and the simple inversion operator （SimInv）, showing a higher convergent speedand alleviating the premature more effectively. |
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| Keywords: | shuffled frog leaping algorithm genetic algorithm traveling salesman problem simpleinversion operator |
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