改进的模拟退火和遗传算法求解TSP问题-中国学术期刊网络出版总库

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改进的模拟退火和遗传算法求解TSP问题

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【英文篇名】	Improved simulated annealing algorithm and genetic algorithm for TSP
【下载频次】	★★★★★
【作者】	姚明海; 王娜; 赵连朋;
【英文作者】	YAO Minghai; WANG Na; ZHAO Lianpeng; College of Information Science and Technology; Bohai University; School of Mathematics and Statistics; Northeast Normal University; Department of Computer Science; Jinzhou Teacher's Training College;
【作者单位】	渤海大学信息科学与技术学院; 东北师范大学数学与统计学院; 锦州师范高等专科学校计算机系;
【文献出处】	计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2013年 14期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	遗传算法; 模拟退火算法; 旅行商问题(TSP); 优化算法; 最优解;
【英文关键词】	genetic algorithm; simulated annealing algorithm; Traveling Salesman Problem(TSP); optimization algorithm; optimal solution;
【摘要】	对遗传算法和模拟退火算法的特点进行了比较,阐述了遗传算法与模拟退火算法集合的必要性。提出了一个用于求解TSP问题的改进的模拟退火和遗传算法。利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优的问题。在遗传算法中改进了传统的交叉机制,利用父代染色体与子代染色体进行交叉,解决了传统遗传算法中存在的早熟问题。针对模拟退火算法收敛速度慢等问题,提出了新的解生成机制和改良算法,提高了算法的收敛速度。实验测试的结果表明,该方法具有较好的收敛效果和更高的稳定性。
【英文摘要】	The characteristics of genetic algorithm and simulated annealing algorithm are compared, it elaborates the necessity of the combination of genetic algorithm and simulated annealing algorithm. An improved simulated annealing and genetic algorithm for solving TSP is proposed. The global random searching ability of genetic algorithm makes up the question of the simulated annealing algorithm that easy to fall into the local optimal solution. The crossover method of genetic algorithm is changed,the parent chromo...
【基金】	吉林省科技发展计划项目青年科研基金(No.201201070)
【更新日期】	2013-11-27
【分类号】	TP301.6
【正文快照】	旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)[1],也称货郎担问题,是数学领域中的著名问题之一。TSP问题已经被证明是一个NP-hard问题,由于TSP问题代表一类组合优化问题,因此对其近似解的研究一直是算法设计的一个重要问题。该问题的求解算法主要分为两类。一类是与问题特征相?

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