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免疫遗传算子改进单亲遗传算法的研究

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本文比较了传统遗传算法(TGA)和单亲遗传算法(PGA)的异同,进而论述了PGA主要算子的实施方法和现存问题:即由于PGA各算子的随机性过强,难以避免算法的"早熟".为此引入具有强收敛性的免疫遗传算子(IGO),测试表明结合算法IGO-PGA改进了PGA的性能.根据对TSPLIB中3个TSP问题的求解精度和运行时间的比较得出结论:TGA性能低于PGA和IGO-PGA;PGA运行时间短、但求解精度一般;IGO-PGA与PGA时间复杂度相似,而求解精度在3个算法中表现最高,解决130个点的TSP问题(ch130)求解误差低于0.05,生成的路径图具有研究应用价值.

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来源
《中国优选法统筹法与经济数学研究会第七次会员代表大会暨第七届中国管理科学学术年会》|2005年|71-75|共5页
会议地点青岛
作者
于龙振; 戴更新; 陈常菊; 杨昭;
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作者单位

中国优选法统筹法与经济数学研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类管理数学;最优化的数学理论;
关键词
管理数学; 遗传算法; 免疫遗传算子;

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