基于模拟退火的遗传优化算法在TSP问题中的应用

基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解-基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解.pdf 摘　要: 　为求解大规模TSP 问题,提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型 ,和基于TMSM的并行免疫记忆克隆选择算法 . TMSM是粗粒度的两层并行人工免疫模型,其设计体现了分布式的免疫响应和免疫记忆机制. PIMCSA 用疫苗的迁移代替了抗体的迁移,兼顾了种群多样性的保持和算法的收敛速度. 与其他算法相比,PIMCSA 在求解精度和运行时间上都更具优势,而且问题规模越大优势越明显. TMSM很好

针对旅行商问题(TSP)优化中,遗传算法(GA)容易陷入局部最优、模拟退火算法(SA)收敛速度慢的问题,提出一种基于改进遗传模拟退火算法(IGSAA)的TSP优化算法.首先根据优化目标建立数学模型;然后对遗传算法部分中的适应度函数、交叉变异算子进行改进,使算法能够更加有效地避免陷入局部最优;最后根据旧种群和新种群每个对应个体的进化程度提出一种改进自适应的Metropolis准则,使模拟退火算法部分的染色体跳变更具有自适应性,利于算法寻优.对不同TSP实例的实验结果表明,与其他路径优化算法优化结果