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TSP是NP难度的组合优化问题问题，本文采用遗传算法解决了该问题，比以往的算法有所改进

改进遗传算法的C++实现。种群初始化采用联赛竞争，保证种群基因优良；轮盘赌选择略有改进；交叉变异概率自适应，相比固定的概率效果提升极为明显。变异步长自适应，避免固定步长找不到最优解的风险。用复杂变态多

传算法是一种基于自然选择和遗传的随机搜索算法，已经被成功用于解决各种不同学科 题。然而随着问题规模的扩大，传统遗传算法难以在允许的时间范围内得到满意解。 的并行性对其进行并行化具有重要的研究意义。本文

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TSP（旅行商问题）是一个典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。TSP问题可描述为：已知n个城市相互之间的距离，某

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