【摘 要】
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TSP是组合优化中最为著名的问题,它综合了一大类组合优化问题的典型特征,并以不同的形式存在于超大规模集成芯片制造、印刷电路板设计、X-射线结晶学、机器人控制等高科技领
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TSP是组合优化中最为著名的问题,它综合了一大类组合优化问题的典型特征,并以不同的形式存在于超大规模集成芯片制造、印刷电路板设计、X-射线结晶学、机器人控制等高科技领域.求解TSP的经典遗传算法初始化原始种群时一般采用两种方式:随机选取和使用局部搜索算法获得原始个体.但两者均不尽如人意.前者所得种群很少包含好的模式,致使随后的遗传操作难以使种群得到进化;而后者将增加大量的时间开销,使算法对大规模的TSP无能为力.改用快速的常规算法初始化种群可成为一种折衷方案.该文采用作者修改的插入法初始化种群,在不降低原始个体适应性的情况下,缩短算法所需时间.经典遗传算法存有过早收敛的弊端,其根本原因是群体失去多样性后的近亲交配.该文采用小群体并行育种和间歇突变的策略,在一定程度上解决了这一问题.根据TSP的特点,该文对遗传操作和选择策略的各个环节作了细致的探讨,采取不定长基因、共点基因段作为遗传操作的单位,在保持群体多样性的情况下,促进种群的进化,并保证算法的收敛.
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