【摘 要】
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近年来随着物流运输行业的飞速发展,路径优化问题再一次得到了许多学者的重视.旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TSP）作为路径优化和经典运筹学的基本问题之一,一直受到相关研究人员的广泛关注,做好TSP问题的相关研究对现代交通物流运输行业具有重要作用.论文主要从经典遗传算法入手,对该算法的相关算子进行优化并用于求解TSP问题;此外,本文将传统TSP问题的单目标模型改进为
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近年来随着物流运输行业的飞速发展,路径优化问题再一次得到了许多学者的重视.旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TSP）作为路径优化和经典运筹学的基本问题之一,一直受到相关研究人员的广泛关注,做好TSP问题的相关研究对现代交通物流运输行业具有重要作用.论文主要从经典遗传算法入手,对该算法的相关算子进行优化并用于求解TSP问题;此外,本文将传统TSP问题的单目标模型改进为双目标模型,同时提出基于非支配排序的多目标BSO算法（Brain Storm Optimization Algorithm,BSO）对新模型进行求解验证.全文共分为五章,具体内容安排如下:（1）第一章,主要介绍旅行商问题及其理论的研究意义与发展概况,并阐述近年来国内外学者关于TSP问题及派生问题的理论和算法研究所取得的具体成果,同时阐述选题动机和主要研究工作.第二章,给出单目标TSP及多目标TSP衍生问题MTSP的数学基础模型,并展示目前解决这类问题的相关算法,包括蚁群算法和模拟退火算法.（2）第三章,提出基于经典遗传算法的生物信息启发式遗传算法（Bioinformation Heuristic Genetic Algorithm,BHGA）.该算法对经典遗传算法的几个流程进行了改进,主要包括提出新的适应度函数,将城市数量和拓扑位置纳入函数中;其次运用增量最小算法对遗传算法的种群进行初始化并在算法的每一代保留精英个体;最后在交叉算子中引入生物信息学基础中的核酸序列对比技术,对交叉算子进行改进,最终得到一种解决单目标TSP的生物信息启发式遗传算法,并通过实验数据对所提出的改进算法进行验证.（3）第四章,从数学模型上对单目标TSP进行改进,在新的模型中除了考虑解决旅行商问题智能算法中最基本的个体适应度函数这一决策变量之外,还引入平均离群距离作为模型的另一个决策变量,通过加入多目标优化问题（Multi Objective Optimization Problem,MOP）中的Pareto支配、Pareto最优解以及Pareto前沿等多目标优化的概念,运用快速非支配排序算法对双目标进行处理,同时将其引入头脑风暴算法对多目标TSP进行求解,从而提出一种基于快速非支配排序的多目标BSO改进算法（Improved Multi-objective BSO Algorithm based on Fast Non-dominated Sorting,BSO-FNS）,并对提出的算法进行仿真实验.第五章,针对全文,对目前所设计TSP相关问题的理论和算法研究做了总结,并对未来该问题的研究做了展望.
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