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基于基因库求解旅行商问题的遗传算法
作者姓名:王永  吕致为
作者单位:华北电力大学新能源学院
基金项目:国家重点研发计划资助项目(2022YFE0207000);
摘    要:针对传统遗传算法(genetic algorithm, GA)求解旅行商问题(traveling salesman problem, TSP)存在寻优效率低、实验结果缺乏一致性等问题,提出了一种基于基因库的遗传算法(genetic algorithm based on genes pool, GPGA)。GPGA从种群中搜索减小哈密顿圈长度的边,并当做优良基因构成基因库。父代哈密顿圈在基因库引导下产生更优的子代哈密顿圈,基因库也随着种群的不断进化而同步更新,引导种群个体逐步向最优解靠近。算例结果表明在同样条件下,GPGA比传统遗传算法和几种改进遗传算法的性能更优。

关 键 词:旅行商问题  遗传算法  基因库  局部优化策略
收稿时间:2023-03-08
修稿时间:2023-10-20
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