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一种基于近邻策略求TSP问题的改进演化算法 被引量:1

An Improved Evolutionary Algorithm for TSP Based on Nearest Neighbor Strategy
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摘要 针对贪心演化算法(GEA)在旅行商问题中存在的求解规模小、成功率低的缺点,引入Inver-over倒异算子、贪心算子,改进近邻优化、映射算子、变异算子等策略,提出一种新的改进演化算法来求解中等规模旅行商问题(TSP)。通过仿真实验,验证了该进化算法收敛速度快、求解成功率高的优点,稳定性也更好。 For the shortcomings of greed evolutionary algorithm (GEA) in solving the traveling salesman problem, such as small- scale, low success rate, this paper induces Inver-over down different operators, and greedy operators, improves close neighbor optimization, mapping operator, mutation operator strategy, proposes a new and improved evolutionary algorithm to solve the medium-scale traveling salesman problem (TSP). Simulation results verify that the evolutionary algorithm converges fast, and is of the advantages of a high success rate, better stability.
出处 《计算机与现代化》 2012年第8期1-5,共5页 Computer and Modernization
基金 国家自然科学基金资助项目(70971137)
关键词 旅行商问题 演化算法 近邻优化 贪心算子 映射算子 traveling salesman problem evolutionary algorithm close neighbors optimization greedy operator mapping operator
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