【摘 要】
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基于距离测度的实数编码遗传模拟退火算法是2004年蔡良伟提出的一种具有全局搜索能力的新算法。本文对该算法进行了改进,定义了基于距离测度和适应度的自适应变异概率,采用改
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基于距离测度的实数编码遗传模拟退火算法是2004年蔡良伟提出的一种具有全局搜索能力的新算法。本文对该算法进行了改进,定义了基于距离测度和适应度的自适应变异概率,采用改进的交叉策略和模拟退火操作,并在群体趋于一致时保留最优个体,重新产生其它新个体。对带边界约束函数优化问题进行仿真计算,结果表明改进后算法收敛概率较高,收敛速度较快。针对TSP问题,本文定义了基于距离测度和适应度的的自适应交叉概率,采用改进的交换启发交叉算子,产生不差于父代的个体,根据最优和次优个体的差异,采用2变换法产生新个体或者进行模拟退火操作。仿真实验结果表明新算法收敛概率较高,得到最优解的平均代数要远远小于其他所比较的算法。
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