基于Grefenstette编码和2-opt优化的遗传算法
公冶小燕1(
),林培光2,3,*(),任威隆4 1. 曲阜师范大学软件学院, 山东 曲阜 273165
2. 山东财经大学计算机科学与技术学院, 山东 济南 250014
3. 山东大学软件学院, 山东 济南 250101
4. 肯特州立大学计算机学院, 美国 肯特 44240
收稿日期:2018-05-31出版日期:2018-12-20发布日期:2018-12-26通讯作者:林培光E-mail:yigongsd@163.com;linpg@sdufe.edu.cn作者简介:公冶小燕(1990—)，女，山东济宁人，硕士研究生，主要研究方向信息检索.E-mail:基金资助:教育部人文社会科学研究项目(15YJAZH042);山东省本科高校教学改革研究重点项目(2015Z058)Genetic algorithm based on Grefenstette coding and 2-opt optimized
Xiaoyan GONGYE1(),Peiguang LIN2,3,*(),Weilong REN4 1. School of Software Engineering, Qufu Normal University, Qufu 273165, Shandong, China
2. School of Computer Science and Technology, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250014, Shandong, China
3. School of Software, Shandong University, Jinan 250101, Shandong, China
4. School of Computer Science, Kent State University, Kent 44240, Ohio, USA
Received:2018-05-31Online:2018-12-20Published:2018-12-26Contact:Peiguang LIN E-mail:yigongsd@163.com;linpg@sdufe.edu.cnSupported by:教育部人文社会科学研究项目(15YJAZH042);山东省本科高校教学改革研究重点项目(2015Z058)摘要/Abstract
摘要： 将Grefenstette编码和2-opt优化算法共同运用到遗传算法中，采用一定数目的城市坐标对路径搜索进行求解。仿真试验取得良好的效果，初始路径接近最优路径，且经过122次迭代后快速得到最优路径。证明本研究提出的搜索空间路径方案实现了遗传算法可以快速收敛到最优解，同时保持较强的搜索能力，实现全局最优，又可以防止陷入局部最优。
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