解两类组合优化问题的遗传算法

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在通讯网络设计、X射线结晶学问题、VISI(超大规模集成电路)制造问题、渠道铺设问题等问题中都涉及组合优化问题的求解,且其中大部分问题是NP-难问题(传统的优化方法往往只适合于求解小规模的问题,对于大规模的问题,启发式方法如遗传算法,已被证明是一种比较有效的方法).近几年来,应用遗传算法求解组合优化问题的近似解成为一个新的研究方向,如用遗传算法求解旅行商问题(TSP)、最小生成树问题(MST).首先,本文对不固定起点和终点的旅行商问题设计了一个新的遗传算法.这种算法将不固定起点和终点的旅行商问题化简,根据化简以后的问题,设计了一种新的编码方法和解码方法.针对编码的特点,设计了一种新的直接产生可行后代的杂交算子和变异算子.为提高算法的收敛速度,结合了一个局部搜索算子改进杂交后得到的个体.并且证明了算法的全局收敛性,计算机仿真结果表明算法是有效的.其次,本文提出了一种求解度约束最小生成树问题的遗传算法.算法采用边集表示法表示问题的解,用Di jkstra算法的某些思想产生初始种群,为了增加算法的搜索能力,特别设计了两个新的进化算子参与进化,算子避免了产生不可行解.理论分析表明算法以概率1收敛到全局最优解,数值实验表明算法适用于求解该问题.
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