一种求解TSP问题的融合算法  

A fusion algorithm for solution of TSP

作　　者：崔慧岭 柯宗武[1] 姜楚乔[1] 

机构地区：[1]湖北师范学院计算机科学与技术学院,湖北黄石435002

出　　处：《湖北师范学院学报（自然科学版）》2015年第1期57-60,共4页Journal of Hubei Normal University(Natural Science)

摘　　要：提出了一种求解TSP问题的融合算法即GAPACA.GAPACA算法首先利用遗传算法求得符合一定条件(具有全局性和多样性)的种群,然后将其中的个体按照蚁群算法中信息素的定义转化为蚁群算法的初始信息素,再由蚁群算法求得近似最优解。实验表明,GAPACA算法能有效提高收敛速度,并可获得更优结果。In this paper we proposed a fusion algorithm （ GAPACA） for solution of TSP. GAPACA firstly use the genetic algorithm to obtain a global and diverse population, and then transform the individual into initial pheromone of ant colony algorithm according to the pheromone definition in ant colony algorithm part, lastly use the ant colony algorithm to obtain the near-optimized solutions. Experiments show that GAPACA can effectively improve the convergence speed and obtain better solutions.

关 键 词：遗传算法 蚁群算法 TSP 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]