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1、密級(jí)：——一單位代碼：jQ39學(xué)號(hào)：——一。侖肥工學(xué)火警HefeiUniversityofTechnology碩士學(xué)位論文MASTERDISSERTATIoNo論文題目：基于單親遺傳算法的TsP問題研究學(xué)位類別：學(xué)科專業(yè)：(工程領(lǐng)域作者姓名：同等學(xué)力計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)許文方導(dǎo)師姓名：塑堂塑夔攫完成時(shí)間：!Q壁笠!旦StudyofTSPbasedOilParthenoGeneticAlgorithmAbstractTSP(TravelingS
2、alesmanProblem)isoneofthetypicalNPhardproblemincombinatorialoptimizationproblemActuallymanyappliedproblemscanbereturnorchangedintoTSPBecauseofdifficultyofitssolution，especiallyforlarge—scaleproblem，forlongtimeresearchers
3、hadbeentryingtofindfastandefficientapproximatealgorithmsinordertosolveprobleminreasonabletimeTraditionalmethodsincludeDynamicProgramming，GreedyAlgorithms，LocalSearchHeuristicsandBranchandBoundalgorithmsWhenthesemothedswe
4、reusedforLarge—scaleproblem，theresultswerenotidealInrecentyears，researchersusedmanynewalgorithmssuchasTabuSearch，SimulatedAnnealing，GeneticAlgorithms，Neuralnetworks，etcThesimulationresultsshowthatveryniceeffectsareobtain
5、edGeneticalgorithmisanewhighparallel，random，selfadaptationAlgorithmsofbestsearch，whichisespeciallysuitedtodealingwiththebadcomplicatedandnon—linearproblemthatthetraditionsearchingalgorithmcannotsolveThecharacteristicsofg
6、eneticalgorithmistheglobalsearchingabilityandtheimplicitparallelismThestudyofGAandapplicationisoneofissueinareaofintelligencecomputeInthisdissertationanimpovedParthenoGeneticAlgorithm(ImpPGA)ispresentedtosolveTSPItputsfo
7、rwardanewencodingschemeandperformsgenerecon—structionoperationstoproducetheoffspringsuchasgeneexchange，movingandinversiononasinglechromosome，insteadofthetraditionalcrossoveroperatorsandmutationoreratorsTheImPGAcanenhance
8、theconvergencespeedandavoidprematureconvergenceComparedwiththetraditionGeneticAlgorithmandPGA，thegeneticoperationsaresimplerandtheconveragencespeedisfasterinImPGAExperimentsbasedonChinese144cities(CHNl44)and7instancessel
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