用于求解TSP问题的遗传算法比较研究

针对基本遗传算法收敛速度慢、易早熟的现象,提出了基于贪心交叉算子的改进型遗传算法,利用贪心思想引导交叉操作,加快寻优速度。利用新算法进行了30城规模的TSP问题求解,并且与基于部分匹配交叉算子和顺序交叉算子的遗传算法进行了比较研究。通过在不同种群大小、迭代次数、交叉及变异概率、代沟等参数设置下对三种算子的性能影响进行深入分析。结果表明:基于贪心交叉算子的改进型遗传算法具有收敛速度快、寻优效率高的特点。