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文献标题: 遗传算法的研究与应用
文献来源: 王银年  江南大学  2009年
文献关键词: 遗传算法退火选择模拟退火算法巡回旅行商问题贪心3PM交叉算子
文献摘要: 遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。它的研究历史比较短,早期是一种试图解释自然系统中生物的复杂适应过程入手,模拟生物进化的机制来构造人工系统的模型。近年来世界范围形成的进化计算热潮,计算智能已作为人工智能研究的一个重要方向,以及后来的人工生命研究兴起,使遗传算法受到广泛的关注。 鉴于遗传算法存在着收敛速度慢或易出现“早熟”现象,本文对遗传算法进行改进,针对TSP问题提出贪心3PM交叉算子,同时对模拟退火算法进行改进,并将改进后的两种算法相结合,形成一种基于3PM交叉算子的模拟退火遗传算法(GCBSAGA)。主要研究工作如下:首先介绍了遗传算法国内外的研究现状,以及现有的遗传算法与模拟退火算法相结合的现有情况。其次,在阐述遗传算法基本概念、原理、方法、步骤的基础上,针对巡回旅行商问题(TSP)提出一种基于3PM交叉算子的模拟退火遗传算法(GCBSAGA)。在新算法中,一方面,对遗传算法进行了改进,先改进了它的构架,再引入判断搜索效率的条件,一旦搜索效率下降,便终止遗传算法,这样便保留了遗传算法前期全局高效的搜索,屏弃了后期搜索能力低的毛病。然后又提出了一种新的交叉算子―—贪心3PM交叉算子,这种算子不但考虑到了城市
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