針對工作量平衡的多旅行商問題,提出了一種融合雜草算法繁殖機制和局部優(yōu)化變異算子的改進遺傳算法(Reproductive mechanism and Local optimization mutation operator based Genetic Algorithm,RLGA)。該算法利用入侵雜草優(yōu)化算法中以適應(yīng)度為基準的繁殖機制來產(chǎn)生種群并進行遺傳操作,以此來提高算法的搜索效率;同時提出一種混合局部優(yōu)化算子作為變異算子來提高算法的局部搜索能力,從而提高收斂精度。實驗結(jié)果表明,RLGA在求解工作量平衡的多旅行商問題時可以快速收斂到較優(yōu)解,并且求解精度得到了很大的提高。

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【部分圖文】：

圖2兩段式染色體編碼方式

編碼方式不同的是第二部分用斷點來表示。若有n+1個城市，固定第一個城市為配送中心，其余n個城市隨機排列被m個旅行商訪問。在編碼中固定的配送中心不被編碼，編碼的第一部分長度為n，表示n個城市的隨機排列；第二部分長度為m-1，表示若需要將該城市路徑分為m個旅行商的路徑，即需要m-1個....

圖3交叉過程實例

圖4旅行商之間路徑交換

2019，55（17）和Ml，使之成為圖4所示。（2）在任意一個Mk中隨機選取一個子路徑(a)ke,akf交換，計算該旅行商走過的路徑是否減小，若是則更新Mk，使之成為圖5所示。3.7選擇算子本文改進算法將父代和子代放在一起按照適應(yīng)度排序，采取最佳個體保留策略對群體進行選擇，選擇....

圖5單個旅行商內(nèi)部路徑交換

2019，55（17）和Ml，使之成為圖4所示。（2）在任意一個Mk中隨機選取一個子路徑(a)ke,akf交換，計算該旅行商走過的路徑是否減小，若是則更新Mk，使之成為圖5所示。3.7選擇算子本文改進算法將父代和子代放在一起按照適應(yīng)度排序，采取最佳個體保留策略對群體進行選擇，選擇....

本文編號：3900099