求解TSP的一种改进遗传算法

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实验六：遗传算法求解TSP问题实验2篇

实验六：遗传算法求解TSP问题实验2篇第一篇：遗传算法的原理与实现1. 引言旅行商问题（TSP问题）是一个典型的组合优化问题，它要求在给定一组城市和每对城市之间的距离后，找到一条路径，使得旅行商能够在所有城市中恰好访问一次并回到起点，并且总旅行距离最短。

遗传算法作为一种生物启发式算法，在解决TSP问题中具有一定的优势。

本实验将运用遗传算法求解TSP问题，以此来探讨和研究遗传算法在优化问题上的应用。

2. 遗传算法的基本原理遗传算法是模拟自然界生物进化过程的一种优化算法。

其基本原理可以概括为：选择、交叉和变异。

（1）选择：根据问题的目标函数，以适应度函数来评估个体的优劣程度，并按照适应度值进行选择，优秀的个体被保留下来用于下一代。

（2）交叉：从选出的个体中随机选择两个个体，进行基因的交换，以产生新的个体。

交叉算子的选择及实现方式会对算法效果产生很大的影响。

（3）变异：对新生成的个体进行基因的变异操作，以保证算法的搜索能够足够广泛、全面。

通过选择、交叉和变异操作，不断迭代生成新一代的个体，遗传算法能够逐步优化解，并最终找到问题的全局最优解。

3. 实验设计与实施（1）问题定义：给定一组城市和每对城市之间的距离数据，要求找到一条路径，访问所有城市一次并回到起点，使得旅行距离最短。

（2）数据集准备：选择适当规模的城市数据集，包括城市坐标和每对城市之间的距离，用于验证遗传算法的性能。

（3）遗传算法的实现：根据遗传算法的基本原理，设计相应的选择、交叉和变异操作，确定适应度函数的定义，以及选择和优化参数的设置。

（4）实验流程：a. 初始化种群：随机生成初始种群，每个个体表示一种解（路径）。

b. 计算适应度：根据适应度函数，计算每个个体的适应度值。

c. 选择操作：根据适应度值选择一定数量的个体，作为下一代的父代。

d. 交叉操作：对父代进行交叉操作，生成新的个体。

e. 变异操作：对新生成的个体进行变异操作，以增加搜索的多样性。

实验六：遗传算法求解TSP问题实验3篇

实验六：遗传算法求解TSP问题实验3篇以下是关于遗传算法求解TSP问题的实验报告，分为三个部分，总计超过3000字。

一、实验背景与原理1.1 实验背景旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是组合优化中的经典问题。

给定一组城市和每两个城市之间的距离，求解访问每个城市一次并返回出发城市的最短路径。

TSP 问题具有很高的研究价值，广泛应用于物流、交通运输、路径规划等领域。

1.2 遗传算法原理遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。

它通过选择、交叉和变异操作生成新一代解，逐步优化问题的解。

遗传算法具有全局搜索能力强、适用于多种优化问题等优点。

二、实验设计与实现2.1 实验设计本实验使用遗传算法求解TSP问题，主要包括以下步骤：（1）初始化种群：随机生成一定数量的个体（路径），每个个体代表一条访问城市的路径。

（2）计算适应度：根据路径长度计算每个个体的适应度，适应度越高，路径越短。

（3）选择操作：根据适应度选择优秀的个体进入下一代。

（4）交叉操作：随机选择两个个体进行交叉，生成新的个体。

（5）变异操作：对交叉后的个体进行变异，增加解的多样性。

（6）更新种群：将新生成的个体替换掉上一代适应度较低的个体。

（7）迭代：重复步骤（2）至（6），直至满足终止条件。

2.2 实验实现本实验使用Python语言实现遗传算法求解TSP问题。

以下为实现过程中的关键代码：（1）初始化种群```pythondef initialize_population(city_num, population_size): population = []for _ in range(population_size):individual = list(range(city_num))random.shuffle(individual)population.append(individual)return population```（2）计算适应度```pythondef calculate_fitness(population, distance_matrix): fitness = []for individual in population:path_length =sum([distance_matrix[individual[i]][individual[i+1]] for i in range(len(individual) 1)])fitness.append(1 / path_length)return fitness```（3）选择操作```pythondef selection(population, fitness, population_size): selected_population = []fitness_sum = sum(fitness)fitness_probability = [f / fitness_sum for f in fitness]for _ in range(population_size):individual = random.choices(population, fitness_probability)[0]selected_population.append(individual)return selected_population```（4）交叉操作```pythondef crossover(parent1, parent2):index1 = random.randint(0, len(parent1) 2)index2 = random.randint(index1 + 1, len(parent1) 1)child1 = parent1[:index1] +parent2[index1:index2] + parent1[index2:]child2 = parent2[:index1] +parent1[index1:index2] + parent2[index2:]return child1, child2```（5）变异操作```pythondef mutation(individual, mutation_rate):for i in range(len(individual)):if random.random() < mutation_rate:j = random.randint(0, len(individual) 1) individual[i], individual[j] = individual[j], individual[i]return individual```（6）更新种群```pythondef update_population(parent_population, child_population, fitness):fitness_sum = sum(fitness)fitness_probability = [f / fitness_sum for f in fitness]new_population =random.choices(parent_population + child_population, fitness_probability, k=len(parent_population)) return new_population```（7）迭代```pythondef genetic_algorithm(city_num, population_size, crossover_rate, mutation_rate, max_iterations): distance_matrix =create_distance_matrix(city_num)population = initialize_population(city_num, population_size)for _ in range(max_iterations):fitness = calculate_fitness(population, distance_matrix)selected_population = selection(population, fitness, population_size)parent_population = []child_population = []for i in range(0, population_size, 2):parent1, parent2 = selected_population[i], selected_population[i+1]child1, child2 = crossover(parent1, parent2)child1 = mutation(child1, mutation_rate)child2 = mutation(child2, mutation_rate)parent_population.extend([parent1, parent2]) child_population.extend([child1, child2])population =update_population(parent_population, child_population, fitness)best_individual =population[fitness.index(max(fitness))]best_path_length =sum([distance_matrix[best_individual[i]][best_individual[i +1]] for i in range(len(best_individual) 1)])return best_individual, best_path_length```三、实验结果与分析3.1 实验结果本实验选取了10个城市进行测试，遗传算法参数设置如下：种群大小：50交叉率：0.8变异率：0.1最大迭代次数：100实验得到的最佳路径长度为：1953.53.2 实验分析（1）参数设置对算法性能的影响种群大小：种群大小会影响算法的搜索能力和收敛速度。

tsp问题的memetic求解算法

tsp问题的memetic求解算法TSP问题是指旅行商问题（Traveling Salesman Problem），是一个已知的NP-hard问题。

在TSP问题中，一个旅行商要在一系列城市之间旅行，每个城市之间的距离已知，旅行商需要找到最短的路线，使得每个城市都恰好被访问一次，最后回到起点城市。

Memetic算法是一种将遗传算法（Genetic Algorithm）与局部（Local Search）相结合的元型算法，用于求解最优化问题。

在TSP问题的求解中，Memetic算法可以优化基于遗传算法的随机过程，并通过加入局部操作来进一步提高算法的效率和准确性。

Memetic算法的基本流程如下：1.初始化种群：创建一个初始的候选解集合，每个候选解表示为一个路径序列，通过随机生成一定数量的路径来构建初始种群。

2.遗传算法的操作：通过选择、交叉和变异等操作，生成新的候选解集合。

选择使用适应度函数来评估每个候选解的适应度，并根据适应度进行选择操作。

交叉和变异操作用于生成新的候选解。

3. 局部操作：对每个候选解应用局部操作，以进一步优化候选解。

局部算法可以是简单的2-opt、3-opt等操作，也可以是更复杂的局部算法，如Lin-Kernighan算法等。

4.评估和选择：对新生成的候选解进行评估，并根据适应度函数进行选择操作，保留适应度较高的候选解。

5.终止条件：当满足终止条件时，停止算法，并返回最优解。

Memetic算法的关键之处在于局部操作的设计，局部操作可以根据特定问题的特点进行优化。

对于TSP问题，局部操作可以通过交换两个城市的位置来改进解的质量，以逼近最优解。

通过将遗传算法和局部相结合，Memetic算法能够综合利用全局和局部的优势，减少遗传算法收敛速度慢的问题，并提高算法的求解效率和准确性。

它能够通过遗传算法的全局发现更好的解空间，并通过局部来优化这些候选解，以获得更接近最优解的解。

总结起来，Memetic算法是一种使用遗传算法和局部相结合的元启发式算法，用于求解TSP问题。

改进遗传算法解决TSP问题

改进遗传算法解决TSP问题陈林;潘大志【摘要】针对基本遗传算法收敛速度慢，易早熟等问题，提出一种改进的遗传算法。

新算法利用贪婪思想产生初始种群来加快寻优速度，用贪婪思想来引导交叉操作，在交叉操作之前，把当前较差的一半种群替换成随机种群，最后用改进的变异算子和进化逆转操作进行寻优，利用新的遗传算法求解基本的旅行商问题。

仿真结果表明，改进的遗传算法具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点，优化质量和寻优效率都较好。

%Aiming at the problem of slow convergence and easy premature convergence, an improved genetic algorithm is proposed. New algorithm uses greedy idea to generate the initial population for speeding up the searching speed and greedy idea to guide the crossover operation, before the crossover operation, selects the random population to replace the half of the poor population, finally with the help of the improved mutation operator and evolutionary reversal operation to realize optimization, constructs a new genetic algorithm for solving the traveling salesman problem. The simulation results show that the improved genetic algorithm has the characteristics of strong global search ability and fast convergence speed.【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2016(006)005【总页数】4页(P17-19,23)【关键词】遗传算法;贪婪思想;进化逆转;旅行商问题【作者】陈林;潘大志【作者单位】西华师范大学数学与信息学院，四川南充637009;西华师范大学数学与信息学院，四川南充637009【正文语种】中文【中图分类】TP18遗传算法(GA)是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。

遗传算法求解TSP及其改进

于ＭＡＬＢ的求解ＴＰ的遗传算法实现，：ＴＡＳ并且针对ＡＳＴＰ进行仿真试验。针对基本遗传算法在仿
真结果中的不足，出最优路径保存的改进策略，进后算法￣４真结果证实了算法的有效性。提改ｓ－５＂
【关键词】Ｓ；：ＴＰ遗传算法；遗传算予
１．问题描述及其意义２２遗传算法的搜索机制．
１１Ｓ．ＴＰ问题数学模型遗传算法模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交旅行商Ｈ（ｒｖｌｎａｓａｒｂｅ简称Ｐ是数学叉和基因突变现象，ＴａｅｉｇｌｍｎＰｏｌｍ，ｌＳｅ）在每次迭代中都保留一组候选解．按某种并
领域中的著名问题之一。已知ｎ个城市之间的相互距离，有一现个旅行商人要遍访这ｎ城市．且每个城市只能访问一次。个并最后又必须返回出发城市。路径的选择目标是所求路径路程为所有路径之中的最小值。从图论的角度来说。设有一个图，中Ｖ是顶点集，假其Ｅ是边集，是由顶点ｉ顶点ｉ间的距离所组成的距离矩阵，设和之旅行商问题就是求出一条通过所有顶点且每个顶点只通过一次的具有最短路径的回路。若对于城市Ｖｌ＝ｖ．的一个访问顺序为６ｂ… ，中Ｅｖ１２，坛 … 其（２３，且记耐旅行， … 则商问题的数学模型为：

TSP问题的遗传算法求解

TSP问题的遗传算法求解一、问题描述假设有一个旅行商人要拜访N个城市，要求他从一个城市出发，每个城市最多拜访一次，最后要回到出发的城市，保证所选择的路径长度最短。

二、算法描述（一）算法简介遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，通过模拟自然进化过程搜索最优解。

遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（geneticoperators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。

这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

（摘自百度百科）。

（二）遗传算子遗传算法中有选择算子、交叉算子和变异算子。

选择算子用于在父代种群中选择进入下一代的个体。

交叉算子用于对种群中的个体两两进行交叉，有Partial-MappedCrossover、OrderCrossover、Position-basedCrossover等交叉算子。

变异算子用于对种群中的个体进行突变。

（三）算法步骤描述遗传算法的基本运算过程如下：1.初始化：设置进化代数计数器t=0、设置最大进化代数T、交叉概率、变异概率、随机生成M个个体作为初始种群P2.个体评价：计算种群P中各个个体的适应度3.选择运算：将选择算子作用于群体。

以个体适应度为基础，选择最优个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代4.交叉运算：在交叉概率的控制下，对群体中的个体两两进行交叉5.变异运算：在变异概率的控制下，对群体中的个体两两进行变异，即对某一个体的基因进行随机调整6.经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P1。

(完整)用遗传算法求解TSP问题

用遗传算法求解TSP问题遗传算法（Genetic Algorithm——GA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是由美国Michigan大学的J。

Holland教授于1975年首先提出的。

J.Holland 教授和它的研究小组围绕遗传算法进行研究的宗旨有两个：抽取和解释自然系统的自适应过程以及设计具有自然系统机理的人工系统。

遗传算法的大致过程是这样的:将每个可能的解看作是群体中的一个个体或染色体，并将每个个体编码成字符串的形式，根据预定的目标函数对每个个体进行评价,即给出一个适应度值。

开始时,总是随机的产生一些个体，根据这些个体的适应度，利用遗传算子-—选择（Selection）、交叉（Crossover)、变异（Mutation)对它们重新组合，得到一群新的个体.这一群新的个体由于继承了上一代的一些优良特性，明显优于上一代，以逐步向着更优解的方向进化.遗传算法主要的特点在于：简单、通用、鲁棒性强。

经过二十多年的发展，遗传算法已经在旅行商问题、生产调度、函数优化、机器学习等领域得到成功的应用。

遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比,主要有以下特点：1、遗传算法以决策变量的编码作为运算对象.传统的优化算法往往直接决策变量的实际植本身,而遗传算法处理决策变量的某种编码形式，使得我们可以借鉴生物学中的染色体和基因的概念，可以模仿自然界生物的遗传和进化机理，也使得我们能够方便的应用遗传操作算子.2、遗传算法直接以适应度作为搜索信息，无需导数等其它辅助信息。

3、遗传算法使用多个点的搜索信息,具有隐含并行性。

4、遗传算法使用概率搜索技术，而非确定性规则。

遗传算法是基于生物学的,理解或编程都不太难。

下面是遗传算法的一般算法步骤:1、创建一个随机的初始状态初始种群是从解中随机选择出来的，将这些解比喻为染色体或基因，该种群被称为第一代，这和符号人工智能系统的情况不一样;在那里,问题的初始状态已经给定了。

一种基于基因库求解TSP的单亲遗传算法

索能力，从而很好地仿真了自然界的进化过程。计算结果证明，基因库的ＰＡ算法具有较高的求解质量和求解效率，Ｇ尤其
是在求解Ｌｎ１Ｓｉ３８ＴＰ问题时获得了优于目前最好解最短路径，为设计提供有效的参考。可
关键词：旅行商问题；基因库；组合算子；单亲遗传算法
ＫＹＯＳＴＰＧｎｏｌＣｍｉａｒｏｅａｒＰ￣ｅｏ— ｅｅｃａｏｉｍ（Ｇ）ＥＷＲＤ：Ｓ；ｅｅｐｏ；ｏｂｎｔｐｒｏ；ａｈｎｇｎｔｌｒｈＰＡｏｙｔｉｇｔ
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３１６文献标识码：Ｂ
ＡｒｈｅｏＧｅｅｉｇｒｔｍｓｄｏｅｅＰｏｌｆｒＴＳＰＰａｔｎｎｔｃＡｌｏｉｈＢａｅｎＧｎｏｏ
ＺＮＧＪａＨＡｉｎ—ｐｎＬＵＸｉｕｉｇ，Ｉ —ｙ
ＡｎｉｒｖｄＧｅｅｉａｇｒｈｉｐｏｏｅｏｏｖｎＳ．ＴｉＰｒｅｏ—ｇｎｔｌｏｔｍｍｐｏｓｏｌｔｔｎｍｐｏｅｎｔｌｏｔｍｒｐｓｄｆｒｓｌｉｇＴＰｃｉｓｈｓａｈｎｔｅｅｉａｇｒｈｅｌｙｎｙｍｕａｉｃｉｏ
ａｄｓｌｃｉｎｏｒｔｒｏｐｒｄｃｈｅｏｆｐｎｇＡｅｃｍｂｎｔｒｐｒｔｒｉｅｉｎｅｙｃｍｂｉｉｇｔｅｅｐｏｌｎｅｅｔｏｐｅａｏｓｔｏｕｅｔｆｓｒ．ｉｎｗｏｉａｏｙｏｅａｏｓｄｓｇｄｂｏｎｎｈｅｇｎｏｏｅａｏｔｎｅｓｏｐｒｔｒｗｈｃｎｓｒｓｉｔｏｅｒｈｉｇｃｐｂｉｔ．Ｔｈｅｇｎｅｐｏｌｄｉｅｔｈｉｇｅ —ｐａ — ｐｒｔｒｗｉｈｉｖｒｉｎｏｅａｏｉｈｅｕｅｔｓｒｎｇｓａｃｎａａｌｙｓｉｅｏｒｃｓｔｅｓｎｌｒｅｔｅｏｕｉｎｎｅａｃｓｈｅｖｌｉｎａｙｐｅｄ．ＴｈｓｌｏｔｎｖｌｔｏａｄｎｈｎｅｔｅｏｕｔｏｒｓｅｉａｇｒｈｍｓｍｕａｅｔｒｃｒｅｃｏｎｔｅｖｌｉｎｉｉｌｔｓｈｅｅｕｒｎｅｆａｕｒｅｏｕｔｏｐｏｅｓＥｘｒｍｅｔｓｄｏｎｓａｅｅｅｔｄｆｏＴＳＰＢｒｅｏｔｓｈｅｐｒｏａｅｏｈｉｌｏｔｍ．ｒｃｓ．ｐｅｉｎｓｂａｅｎ４ｉｔｎｃｓｓｌｃｅｒｍＩＩａｅｕｓｄｔｅｔｔｅｒｎｃｆｔｓａｇｒｈｆｍｉＴｈｙｐｏｅｔａｔｃｎｒａｈｔａｉｆｉｇｏｔｍｉａｉｎａａｔｒｓｅｄ．Ｅｓｃａｌｅｒｖｈｔｉａｅｃｈｅｓｔｓｙｎｐｉｚｔｏｔａｆｓｅｐｅｐｅｉｌｙ，ｆｒｔｏＯｏｈｅＫｒＡｌ０，ｔｅｂｓａｈｈｅｔｐｔｉｆｕｎｓｂｅｔｒｔａｎｙｏｈｒａａｌｂｌｎｔｏｄｉｔｅｈｎａｔｅｖｉａｅｏｅ．

应用改进的遗传算法求解TSP问题

ＢａｅｎｉｒｖｄｇｎｔｌｏｉｍｒＰｓｄｏｍｐｏｅｅｅｉａｇｒｔｆｃｈｏＴＳ
ＨＵＡＮＧｏｇｊｎＷＵｏ —ｉ．ＬＵａｂｎＹｎ－．ｕＹｕｘｎＩＨｕ —ｉ
（ｐｒｎｆｍｐｔｒｃｅｃｎｅｈｏｏｙｃｏｌｆｎｏｍａｉｎＥｇｎｅｉｇＮａｃａｇＵｎｖｒｉ，ＤｅａｔｔｍｅｏＣｏｕｅｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ，Ｓｈｏｆｒｔｎｉｅｒ，ｎｈｎｉｅｓｔＳｏＩｏｎｙ
ａｏｔｍ，ｈｃｃｌａｅｎｅｇｎｅｂｌ￣ｎｅｔｉｎｐｒｔｒｄａｉｌｍｕｔｎｒｂｂｌｙｏｉｉｅｉｅｓｌｒｈｗｉｈｃｅｒｔｓｏｖｒｅｃ，ｙｍｐｏｇｈａｏｅａｏｒｂｅｔｉｏａｉｔｎｎｔｖｒｔｇｉａｅｃｅｔｍｕｔｏｎａｖａａｏｐｉｔｍａｔｈｄａｉｙ
的遗传算法，明该算法具有良好的有效性和可行性说
关键词：旅行商问题；组合优化；遗传算法；启发式交叉算子；可变概率
中图法分类号：Ｐ０，Ｔ３１６文献标识码：Ａ文章编号：００７２２０）４５０．３１０．０４（０７２．９９０
ｉｓｐｒｏｅｔｄｔｎｌｅｅｉｌｏｔｄｈｓｏｄｖｌｉｄｆａｉｉｔ．ｓｕｅｒｏｔａｉｏａｎｔａｇｒｈａａｏａｉｔａｅｓｌｉｔｈｒｉｇｃｉｍｎｇｄｙｎｂｉｙＫｅｒｓＴＰｃｍｂｎｔｎｏｔｍ；ＧＡ；ｈｕｉｔｒｓｏｅｐｒｔｒｖｒａｌｒｂｂｌｙｗｏｄ：Ｓ；ｏｉａｉｐｉｏｍｕｅｒｓｉｃｏｓｖｒｅａｏ；ａｉｂｅｐｏａｉｔｃｏｉｙ

求解TSP问题的一种改进蚁群算法

Ｋｅｒｓｈｔｏｏｙａｇｒｔｍ；ｅｅｉｌｏｔｍ；Ｐｏｔｍｉａｉｎｙｗｏｄ：ｎｌｎｌｏｉｃｈｇｎｔａｇｒｈｃｉＴＳｐｉｚｔｏ
１引言
旅行商问题（ｒｖｌｇＳｌｍａｒｂｅＴＰ是ＴａｅｉａｅｎＰｏｌｍ，Ｓ）ｎｓ
ＷＡＮＧｅｇｆｎ，Ｆｎ－ｅｇＷＡＮＧｎｍｉｇＷＵｉＲｅ－ｎ，Ｊａ
（ｌｇｆｌｔｃｌｎｗｅｇ，ｈｅｒｅｉｅｓｔ，ｉｈｎ３０２Ｃｉａ）ＣｏｌｅｏｅｒａｄＮｅＥｎｒｙＴｒｅＧｏｇｓｖｒｉＹｃａｇ４３０ｈｎｅＥｃｉａＵｎｙ
全局收敛性产生寻找最优路径的初始信息素分布，然后
述为：假设有一个旅行商人从自己所在的城市出发去拜访ｎ个城市，要求每个城市只能拜访一次，而且最后要
回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求一条最短的周游路径。由于ＴＳＰ问题在智能机器人路径规划、
关键词：蚁群算法；遗传算法；ＳＴＰ问题
中图分类号：１ＴＰ８文献标识码：Ａ文章编号：０３２１２１）７００ — ３１０７４（０００ — ０１０
ＡｎＩｒｖｄＡｎｌｎｇｒｈｆｒｌｉｇＴｏｅｔｏｙＡｌｏｉｍｖｎＳＰｍｐＣｏｔｏＳｏ
控制理论与应用
ＣｏｔｏｌｅｏａｎｎｒＴｈ￣ｄＡｐｐｉａｉｎｓｌｔｃｏ

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中图分类号Ｔ３１Ｐ０．６
文章编号１０ — ３１（０６１－０１０文献标识码Ａ０２８３一２０）３０９ — ３
ＡｎＩｒｖｄＧｅｅｉｇｒｔｍｏＰＰｒｂｅｍｐｏｅｎｔｃＡｌｏｉｈｆｒＴＳｏｌｍ
ｔｐｏｅ，ｏｓｄｅｎｇｔｅｃｒｃｅｓｉｏＴＳＰ，ｕｔｆｒｒａｉｏｖｄｇｅｉａｇｒｔｍ，ｉｈｂａｅｏｎｈｅｒｂｌｍｃｎｉｒｈｈａａｔｒｔｃｉｉｆｐｓｏｗａｄｎｍｐｒｅｅｎｔｃｌｏｈｗｈｃｉｓｄｓｍｉｉｕｄｃａｓｆｎｔｅｉｌｔｅ，ｌｓｉｇｈｐｏｕｌｔｏｂｓｍｉｉｙｉｐａｉｎｙｉｌｔｕｄｅＥａｈｅｅｗｉｈｔｒｓｅｃｉｅｐｅａｉｎｓｅｅａｅｎｗｓｌｔｏｎｉ．ｃｌｖｌｔｉｓｅｐｔｖｏｒｔｏｇｎｒｔｓｅｏｕｉｓｎｄｉｅｅｔｎｆｒｎｕｍｂｓａｄａｃｌｒｔｓｔｅｎｗｓｌｉｎｔａｐｒａｈｔｌｃｌｍｉｉｍｂａｃｅａｅｏｅａｏ．ｅｅｒｎｃｅｅａｅｈｅｏｕｔｏｓｏｐｏｃｈｅｏａｎｍｕｙｃｅｌｒｔｄｐｒｔｒＴｈｉｐｏｄｍｒｖｅａｌｏｔｍｃｎｏｖｅｈｅｏｆｉｔｅｗｅｎｇｒｈｉａｓｌｔｃｎｌｃｂｔｅｐｏｕａｉｎｉｅｓｔａａｇｒｔｐｌｔｏｄｖｒｉｙｎｄｌｏｈｍｃｎｖｒｅｎｅＴｈｅｘｒｍｅｎａｌｅｉｏｅｇｃ．ｅｐｅｉｔｒｓｈｉｉａｅｔｔｔｓｆｅｔｖ．ｕｎｄｃｔｓｈａｉｅｆｃｉｅｉ
维普资讯
求解ＴＰ的一种改进遗传算法Ｓ
彭丹平・林志毅：王江晴
（南民族大学计算机学院，中武汉４０７）３０４（武汉理工大学计算机学院，武汉４０７）３００
摘要ＴＰ问题是典型的Ｎ — ａｄ组合优化问题，Ａ是求解此类问题的一种方法。但它存在如何较快地找到最优解ＳＰｈｒＧ
Ｋｅｗｏｄ：ＴＰｒｂｅ，ｎｔＡｌｏｔｍ，ｌｓｉｃｔｎ，ｌｉｔｅｅｔｎｔｔｇｈｕｓｉｒｓｏｅｐｒｔｒｇｅｄｙｒｓＳＰｏｌｍＧｅｅｉｃｇｒｈｃａｓｆａｉｉｉｏｅｉｓｔｓｌｃｉｓｒｅｙ，ｅｒｔｃｓｖｒｏｅａｏ，ｒｅｙｏａｉｃｏ
ＰｅｇＤａｐｎＬｉｉｉＷａｇＪａｇｉｇｎｎｉｇｎＺｈｙｎｉｎｑｎ
（ｏｅｅｏｏｕｅｃｎｅ，ｏｔ－ｅｔｌＵｉｅｓｙｆｒＮｔｎｌｉｓＷｕａ３０４ＣｌｇｆＣｍｐｔｒＳｉｃｓＳｕｈＣｎｒｎｖｒｉｏａｉａｔ，ｈｎ４０７）ｌｅａｔｏｉｅ（ｏｅｅｏｏｐｔｃｅｃｓＷｕａｎｖｒｉｆＴｃｎｌｙＷｕａ３００ＣｌｇｆＣｍｕｅＳｉｎｅ，ｈｎＵｉｅｓｙｏｅｈｏｇ，ｈｎ４０７）ｌｒｔｏ
并防止“ 熟” 早收敛的问题。文章针对上述问题并结合ＴＰ问题的特点，出了改进的遗传算法。Ｓ提它从相似性的思想出发，按适应值相似性将群体数目不等的新解并利用加速算子使其更接近局部极小在产值。改进后的算法较好地解决了群体多样性与收敛性的矛盾。实验结果表明，文算法的改进是有效的。该关键词ＴＰ问题遗传算法分级精英选择策略启发式交叉算子贪婪倒位变异算子Ｓ
ＡｂｔａｔＴＰｉｌｓｉａ－ａｄｃｍｂｎｔｒｌｏｔｚｔｎｐｏｌｍ．ｉｔｏｏｏｖｎｔｉｐｂｅＢｕｓｒｃ：ＳｓａｃａｓｃｌＮＰｈｒｏｉａｏａｐｉａｉｒｂｅＧＡｓｉｍｉｏａｍｅｈｄｆｒｓｌｉｇｈｓｒｌｍ．ｔｏｉｓａｄｆｒＡｏｉｄｇｏａｏｔｚｔｎｕｃｌａｄｒｖｎｐｅｔｒｃｎｅｇｎｅＴｉａｅ，ｏｄｒｔｓｌｅｔｈｒＧｔｆｌｂｌｐｉａｉｑｉｋｙｎｐｅｅｔｒｍａｕｅｏｖｒｅｃ．ｈｓｉｏｎｍｉｏｐｐｒｉｎｒｅｏｏｖ