基于模拟退化算法的混合遗传算法及其应用  

An Hybird Genetic Algorithn of Based on Simulated Annealing and its Application

作　　者：金天坤[1] 滕杰[1] 

机构地区：[1]大庆师范学院数学科学学院,黑龙江大庆163712

出　　处：《科技视界》2013年第4期28-29,共2页Science & Technology Vision

基　　金：大庆师范学院青年基金项目;项目名称为<遗传算法在多目标最优化中的应用及改进研究>;项目编号09QZ05;大庆师范学院大学生创新创业项目研究成果;项目名称为<在多目标求解中的遗传算法改进研究>

摘　　要：将遗传算法和模拟退火算法进行了有机结合,并采用一种自适应的交叉和变异概率,本文提出了一种改进的混合遗传算法——自适应的模拟退火遗传算法.通过旅行商问题的仿真实验,对比遗传算法和模拟退火算法的实验结果,这种混合遗传算法改进了传统遗传算法的性能,并且提高了整个算法的收敛速度,拥有更好的优化性能.By integrating the genetic algorithm with the simulated annealing and adopting a self- adaptive crossover and mutation probabilities, the paper proposes an improved hybrid genetic algorithm-a self-adaptive simulated annealing genetic algorithm. Through certain simulation tests of the traveling salesman problem （TSP）, and comparing the results of the genetic algorithm and simulated annealing, the paper comes to the conclusion that this improved hybrid genetic algorithm betters the performance of the traditional genetic one, speed up the convergence, thus optimizing its function.

关 键 词：遗传算法 模拟退火算法 旅行商问题 

分 类 号：O242.23[理学—计算数学]