典型文献
一种求解TSP的生物信息启发式遗传算法
文献摘要：
遗传算法是解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)的通用路径优化算法之一.为解决传统遗传算法收敛速度慢且解不稳定的问题,提出一种生物信息启发式遗传算法(bioinformation heuristic genetic algorithm,BHGA).通过优化适应度函数和初始种群,引入生物信息学中的基因序列对比手法进行交叉重组排序,采用基因逆转操作进行变异,对遗传算法进行改进,使算法能够加快收敛速度,得到更优路径解.利用BHGA对TSPLIB数据库中算例进行求解,实验仿真结果表明:该算法在中小型规模的TSP中求解效果好且结果稳定.
文献关键词：
旅行商问题;改进遗传算法;基因序列对比;适应度函数;等价矩阵
中图分类号：
作者姓名：
徐佳;韩逢庆;刘奇鑫;薛晓霞
作者机构：
重庆交通大学,重庆400046
文献出处：
引用格式：
[1]徐佳;韩逢庆;刘奇鑫;薛晓霞-.一种求解TSP的生物信息启发式遗传算法)[J].系统仿真学报,2022(08):1811-1819
A类：
bioinformation,BHGA
B类：
启发式,旅行商问题,traveling,salesman,problem,路径优化算法,收敛速度,速度慢,heuristic,genetic,algorithm,适应度函数,初始种群,基因序列对比,对比手法,逆转操作,快收敛,TSPLIB,实验仿真,中小型,改进遗传算法,等价矩阵
AB值：
0.372931
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