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求解TSP的交配算子设计策略.pdf
第28 卷 第10 期 计算机工程与设计 2007 年5 月
Vol . 2 8 N o . 10 Computer Engineering and Design May 2007
求解TSP 的交配算子设计策略
钟文亮， 詹志辉， 郭锐鹏， 胡晓敏， 张 军+
( 中山大学计算机科学系，广东广州510275)
( ) ( )
摘 要：旅行商问题 TSP 是一类典型的NP 完全问题，遗传算法 GA 是求解这类问题的常用方法之一。由于该问题的解是
一种特殊的序列，一些典型的GA 交配方法在求解该问题时的性能并不理想。通过多次对比两种常用的GA 交配方法与3
种专门为TSP 作优化的交配方法，总结了一种对旅行商问题的交配算子的设计策略，即注重对双亲的边继承以及加入适当
的贪心控制策略。通过对Gr 17 、Oliver30、Eil5 1、Eil76 和Krob 100 等测试数据进行实验，证明了在该策略的指导下改进的两种
交配算子具有更好的表现。
关键词：NP 难题; 旅行商问题; 进化计算; 遗传算法; 交配算子
中图法分类号：TP 18 文献标识码：A 文章编号：1000-7024 (2007) 10-2408-04
Strategy of designing crossover operator for TSP
ZHONG Wen-liang, ZHAN Zhi-hui, GUO Rui-peng, HU Xiao-min, ZHANG Jun+
(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China)
Abstract ：The traveling salesman problem (TSP) is a well-known NP complete problem, while the genetic algorithm (GA) is one
of the ideal methods in solving it. Because the solution of TSP is a special gene permutation, GA with some representative crossover
operators is quite unsatisfied in solving it. By comparing two common crossover methods and the other three for TSP specially, a strategy
for designing the crossover operators for TSP is proposed, which is inheriting the edges from parents and selecting better edges greedy.
And it is proved that with the strategies, the two improved crossover operators performs much better than before, by the benchmarks of
Gr 17, Oliver30, Eil51, Eil76 and Krob 100.
Key words ：NP-hard problem; TSP; evolution algorithm; genetic algorithms; crossover operator
择和交配的过程一直循环，同时以
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