论文研究基于混合遗传模拟退火算法求解TSP问题.pdf
TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题，遗传算法是求解此类问题的一种方法，但它存在如何较快地找到全局最优解，并防止“早熟”收敛的问题。针对上述问题并结合TSP问题的特点，提出将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法。为了解决群体的多样性和收敛速度的矛盾，采用了部分近邻法来生成初始种群，生成的初始种群优于随机产生初始种群。仿真实验结果证明，该算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高。
TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题，遗传算法是求解此类问题的一种方法，但它存在如何较快地找到全局最优解，并防止“早熟”收敛的问题。针对上述问题并结合TSP问题的特点，提出将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法。为了解决群体的多样性和收敛速度的矛盾，采用了部分近邻法来生成初始种群，生成的初始种群优于随机产生初始种群。仿真实验结果证明，该算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高。