基于混合算法的最短路径优化算法  

Shortest path optimization based on mixed algorithm

作　　者：温晓磊[1] 

机构地区：[1]天津理工大学计算机与通信工程学院,天津300384

出　　处：《天津理工大学学报》2009年第1期37-40,共4页Journal of Tianjin University of Technology

基　　金：天津市自然科学基金(043600511);天津市教委自然科学基金(20030618)

摘　　要：为了解决无向网络的最短路径优化问题,本文采用的是遗传算法和模拟退火算法相结合的思想,阻止早熟现象的发生,保证种群的多样性,防止陷入局部寻优情况的出现,并且定义了无向网络中的结点结构.仿真比较实验说明,混合算法不仅比单一遗传算法运算时间缩短,而且可以找到最短路径,证实了该算法的可行性.To solve the path optimization problem in undirected network, the paper used a method which genetic algorithm connect with simulated-annealing algorithm, to prevent premature convergence, assure the diversity of the colony, and avoid searching the optimization solution in local situation. And give a node structure in undirected graph. The simulation result indicates that SGA use mush little time than GA in finding the best route, and is really feasible.

关 键 词：遗传算法 模拟退火算法 无向网络 最短路径 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]