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遗传算法求解多旅行商问题的相对解空间分析  
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【英文篇名】 Analysis on the relative solution space for MTSP with genetic algorithm
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【作者】 赵新超; 郭赛;
【英文作者】 ZHAO Xinchao; GUO Sai; School of Science; Beijing University of Posts and Telecommunications;
【作者单位】 北京邮电大学理学院;
【文献出处】 智能系统学报 , CAAI Transactions on Intelligent Systems, 编辑部邮箱 2018年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 多旅行商问题; 遗传算法; 染色体编码; 相对解空间; Stirling公式;
【英文关键词】 multiple traveling salespersons problem; genetic algorithm; chromosome encoding; relative solution space; Stirling formula;
【摘要】 首先介绍了多旅行商问题的模型,并指出遗传算法解决多旅行商问题的关键是染色体编码方案的设计,为了减少冗余解带来的代价,本文给出了传统的两种染色体编码方案(单染色体和双染色体),以及最新的两段式染色体编码方案;接着引入相对解空间概念,以此定量地给出不同染色体方案对应解空间的相对大小关系;基于相对解空间概念,本文分析了3种染色体编码方案对应的解空间在极限意义下的相对大小关系,并分析了旅行商数与城市数在不同情形下解空间的近似相对大小关系。本文对搜索空间定量分析的理论结果对工程问题的求解提供了科学的指导意义。
【英文摘要】 This paper introduces the concept of multiple traveling salespersons problem(MTSP) and a chromosome encoding design method for solving the MTSP using genetic algorithm. In order to reduce the cost of redundant solution,two traditional chromosome design methods(single and double chromosome designs) are proposed, as well as the current two-part chromosome encoding design. Then the concept of relative solution space is introduced to quantitatively compare the relative size order of spaces for different solutio...
【基金】 国家自然科学基金项目(61375066,11671052,71772060)
【更新日期】 2018-09-26
【分类号】 TP18
【正文快照】 problem,MTSP)可直观描述为一个旅行商团队要分头遍历若干个城市,每个城市至少被一个旅行旅行商遍历n(大于m)个城市,使得总的访问行程最小[1]。该问题最常见的应用领域是车间调度领域,在生产线上的作业调度通常被建模为一个旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)。如果生

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