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求解物流路徑優(yōu)化的改進遺傳算法研究

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　　為了解決傳統(tǒng)遺傳算法中易早熟和陷入局部最優(yōu)，造成收斂慢，效率低的問題，提出了一種改進的遺傳算法GBLSA（Genetic： Based on Link-State Algorithm）。對遺傳算法的基本算子進行改進，其中將鏈路狀態(tài)算法強大的尋優(yōu)能力融入交叉算子中，保證個體逐代進化。引入與遺傳代數(shù)相關(guān)的自適應(yīng)概率，提高了遺傳算法的搜索效率和收斂速度，仿真實驗表明，與傳統(tǒng)遺傳算法和TSPLIB標準值相比，提出的方法得到的結(jié)果路徑更優(yōu)，效率更高。
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