| 一种改进的遗传算法及其在TSP中的实现 |
| |
| 引用本文： | 宋丹,傅明,朱亨荣,黄律.一种改进的遗传算法及其在TSP中的实现[J].微机发展,2004,14(6):21-23. |
| |
| 作者姓名： | 宋丹 傅明 朱亨荣 黄律 |
| |
| 作者单位： | 长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙理工大学计算机与通信工程学院 湖南长沙410076，湖南长沙410076，湖南长沙410076，湖南长沙410076 |
| |
| 摘 要： | TSP问题是典型的NP完全问题，遗传算法是求解NP完全问题的一种方法。文章针对TSP问题．提出了一种改进的遗传算法。在遗传算法中引入进化算法的思想，在此基础上提出顶端培育策略和分阶段策略，以求在保证群体多样性的同时加快收敛速度。在算法的仿真和测试中，改进后的算法明显优于传统的遗传算法。这表明，该算法具有良好的可行性和实用性。
|
| 关 键 词： | 旅行商问题 遗传算法 进化算法 |
| 文章编号： | 1005-3751(2004)06-0021-03 |
| 修稿时间： | 2003年10月15 |
An Improved Genetic Algorithm for TSP Problem |
| |
| Abstract: | TSP (Traveling Salesman Problem) is a typical NP-complete problem,and the genetic algorithm (GA) is the method for solving NP-complete problem. The paper, in order to solve the problem well, puts forward a new the genetic algorithm, which use dividing periods , encouraging top and mind evolutionary computation(MEC) to enhance the convergence speed without deteriorating diversity of population. According to the analysis and test, the improved genetic algorithm can get the better result than the traditional genetic algorithm. This shows that the method has better feasibility and practicability. |
| |
| Keywords: | traveling salesman problem(TSP) genetic algorithm mind evolutionary computation |
| 本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录！ |
