关于TSP初始化种群问题的研究性论文.pdf

简介：
本研究性论文探讨了旅行商问题(TSP)中初始种群构建的方法与策略，旨在提高遗传算法解决TSP效率和质量。通过实验分析比较不同方法的效果，为优化问题的求解提供了新的视角和思路。 为了提高求解TSP问题的计算效率和精度，本段落对初始种群构造方法进行了研究，并提出了一种新的域内三角概率选择自适应邻域算法。为使邻域半径能更好地适应城市分布情况，设计了基于Sigmoid函数的邻域半径自适应机制；同时为了防止在搜索过程中盲目随机地选取下一个节点，引入了三角概率模型来确定下一站的城市。 本段落将自动化立体仓库中安排出入库作业顺序优化问题作为TSP的研究案例。通过Matlab仿真计算对比分析发现，提出的算法生成的初始种群优于传统邻域法产生的结果；并且当该算法用于遗传算法时，相较于随机生成的初始种群，在求解效率和精度上均有显著提升。 综上所述，本段落所提方法能够在较短时间内快速构建高质量的初始种群，并有效提高TSP问题求解的质量。