改进型遗传算法及其在TSP中的运用
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP301.6

基金项目:


Improved Genetic Algorithm and Its Application in TSP
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    交叉和变异算子是遗传算法的基本算子,它们在改进解群质量中发挥重要作用.根据旅行商问题的具体情况,提出一种改进的基于佳点集的交叉算子、变异算子和旋转算子,在仿真实验中验证了改进型遗传算子的有效性.

    Abstract:

    Crossover operator and mutation operator are basic operators of genetic algorithm , which play important roles in improving the quality of the solution populations. We propose the improved crossover operator , mutation operator and rotation operator on the basis of good point set with the traveling salesman problem , the experimental result shows these operators are very efficient.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张春涛,杨大地.改进型遗传算法及其在TSP中的运用[J].重庆大学学报,2004,27(7):78-81.

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:2004-03-05
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期: