10.3969/j.issn.2095-2163.2019.05.006
一种求解TSP问题的协同进化算法
传统的遗传算法GA在求解TSP问题时容易出现早熟和陷入局部最优等现象.为此本文提出了一种基于协同进化的遗传算法(CEGA)用于解决GA算法的缺陷.该算法通过定义个体的适应度值和个体间的差异度值,将适应度值高和差异度大的个体分别放入2个不同的子群体.在进化过程中这2个子种群相互协同进化,既保证了种群向最优解的方向移动,又保持了种群的多样性.实验结果表明,本文所提出的算法在解决TSP问题时,具有收敛速度快、容易跳出局部最优等特点,相较其他GA算法具有更好的性能.
遗传算法、进化算法、TSP、协同进化、资源调度
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
广西自然科学基金2016GXNSFAA380226;广西高校中青年教师基础能力提升基金2017KY0866;桂林航天工业学院物联网与大数据应用研究基金KJPT201809
2020-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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