TSP问题的改进演化算法

被引:3
作者
朱华平
高飞
黄小为
机构
[1] 武汉理工大学理学院
[2] 武汉理工大学理学院 湖北武汉
[3] 湖北武汉
关键词
反序; 杂交; 遗传算法; 免疫算法; TSP问题;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
081202 ;
摘要
TSP问题的应用非常广,但当前较成熟的算法大都基于局部优化,而局部优化往往无法求出最优解。所提出的算法兼顾了两父体算子与一元算子的优点,并具有免疫算法的免疫记忆功能,是一个具有较强的选择压力和适应地改变的变化算子的演化算法。与其他遗传算法和免疫算法相比具有收敛速度更快,结果更优的特点。
引用
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共 2 条
[1]  
Edge Assembly Crossover. Tao G,Michalewicz Z. Evolutionary Algorithms for the TSP . 1998
[2]  
Edge Assembly Crossover. Nagata Y,Kobayashi S. A High - Power Genetic Algorithm for the Traveling Salesman Problem . 1997