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题名基于多算法改进的遗传策略
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作者
包家华
刘澳霖
邓宇豪
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机构
东北大学计算机科学与工程学院
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出处
《信息与电脑》
2020年第23期36-39,共4页
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基金
东北大学大学生创新训练计划自筹项目(项目编号:201229)
“中央高校基本科研业务专项资金资助”(项目编号:N182410001)。
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文摘
本文通过蒙特卡洛、最近邻、2-opt、3-opt、最远插入、Christofides等算法改进了算法性能和精确度,同时引入了俄罗斯轮盘赌等相关数据操作手段,综合了多种算法的优缺点,基于效率和准确度提出了新的改进方案.在对数十组数据进行评测后,对结果进行了可视化处理,达到了预期的收敛速度和度量标准.与传统的模拟退火及遗传算法等启发式算法相比,该算法采用了更加合理的初始解选取方法,采用了适合大多数数据的淘汰准则及计算标准,精度损失控制在2%~5%.通过各种算法的精度对比和数理逻辑推算,表明在该改进方法下误差降低了近10%.
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关键词
TSP问题
优化策略
收敛速度
多算法改进
遗传算法
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Keywords
TSP problem
optimization strategy
convergence rate
multi algorithm improvement
genetic algorithm
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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