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在使用传统遗传算法求解问题的过程中，收敛速度与问题解的质量是影响算法寻优能力的一对主要矛盾。针对上述矛盾，本文通过引入一种新的变异算子——转位算子以及增加一些控制策略，提出了一种高效的改进型遗传算法，并且使用基于 DCOM 的分布式环境来实现其并行性。使用改进型遗传算法对国际通用的 TSP 测试库 TSPLIB 中不同城市规模的数据进行测试表明，实例 att48 和实例 st70得到的最短路径长度均优于 TSPLIB 中提供的最优路径计算结果，实例 kroA100 得到的最短路径长度与 TSPLIB 中提供的最优路径计算结果相同。实验表明，该算法不仅容易收敛到问题的最优解，而且求解速度也有所提高。