计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (24): 36-39.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.24.009
高永超1,刘丽梅1,李歧强2,王云争1
GAO Yong-chao1,LIU Li-mei1,LI Qi-qiang2,WANG Yun-zheng1
摘要: 由于变量的适应度最优与问题的目标函数最优无法达到一致,从而利用极值过程原则的局部搜索算法对TSP问题效果不好,而通过改变变量的适应度,使其与目标函数相关,就能够提高个体解的搜索能力。比较参数取不同值时个体解搜索到的目标函数,可以发现存在使个体解搜索性能最佳的参数取值,且与变量的变异方式无关,这就为参数设置提供了依据。但个体解接近最优解后改善缓慢,无法快速到达最优解,为此引入组合优化问题解的Backbone概念,在种群进入最优解域后固定解中的相同部分,从而保留解中包含的最优解的信息,在减小问题规模后继续进行优化,增强搜索能力,提高搜索性能。