譚立狀+贠國瀟+張家華

【摘 要】為更好地求解旅行商問題，本文提出了一種基于遺傳算法的文化基因算法。將2-opt作為局部搜索算子，融入到遺傳算法中，以加快遺傳算法的收斂速度和提高解的局部搜索能力。遺傳算法具有全局搜索的能力，2-opt具有局部搜索的特點(diǎn)，嵌入2-opt局部搜索的遺傳算法力圖在全局和局部搜索中達(dá)到平衡和融合，使之更有效地解決TSP問題。為檢測算法的性能，將該算法用于解決標(biāo)準(zhǔn)的TSP測試問題，并將測試結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)的遺傳算法及蟻群、粒子群等其它一些優(yōu)秀的算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果做了比較，數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了算法的有效性。

【關(guān)鍵詞】遺傳算法；2-opt；文化基因算法；TSP問題

3 實(shí)驗(yàn)測試

為了測試基于遺傳算法的文化基因算法在解決TSP問題方面的表現(xiàn)，本文從TSP標(biāo)準(zhǔn)問題測試庫中提取了10個(gè)測試問題，將本文提出的算法用于求解這10個(gè)問題，并將算法的執(zhí)行結(jié)果與當(dāng)前其它一些優(yōu)秀的智能算法的運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行了比較。

在測試過程中，算法采用輪盤賭選擇和精英個(gè)體保留機(jī)制，單點(diǎn)順序交叉，基本位變異，終止代數(shù)為500，群體大小為200，交叉概率為0.9，變異概率為0.09。在Matlab環(huán)境下，算法對每個(gè)測試問題獨(dú)立進(jìn)行10次。在相同的終止迭代條件下，表1給出了幾種算法所求得的最短路徑的平均值。以eil51、bier127、rat195、kroB200為例，圖5形象展示了算法在這些測試問題上獨(dú)立運(yùn)行10次的結(jié)果。

圖5 算法在4個(gè)測試問題上的求解結(jié)果

從表1和圖5可以看出，相較于遺傳算法，本文提出的基于遺傳算法的文化基因算法所求得的路徑更短，可見融入2-opt局部搜索技術(shù)對于提高算法的性能是非常有效的。與當(dāng)前其它一些優(yōu)秀的算法，包括模擬退火、粒子群算法、蟻群算法相比，在這些測試問題上，基于遺傳算法的文化基因算法均表現(xiàn)了較好的性能，所求得的結(jié)果都優(yōu)于其它算法。如圖5所示，與其它算法相比，本文提出的算法還具有較好的穩(wěn)定性，魯棒性較強(qiáng)，對問題的敏感性較弱，比較適合解決此類TSP問題。

4 總結(jié)

遺傳算法在求解TSP問題時(shí)往往存在著求解質(zhì)量不是很高、容易陷入局部最優(yōu)等一系列問題。為了克服這些缺陷，本文提出了一種基于遺傳算法的文化基因算法。算法在求解過程中，將2-opt作為局部搜索算子，嵌入到遺傳算法中，以加快遺傳算法的收斂速度和提高局部搜索能力。遺傳算法具有全局搜索的能力，2-opt具有局部搜索的特點(diǎn)，嵌入2-opt局部搜索的遺傳算法力圖在全局和局部搜索中達(dá)到平衡和融合，使之更有效地解決TSP問題。

為檢測算法的性能，將該算法在10個(gè)標(biāo)準(zhǔn)TSP測試問題上進(jìn)行了測試，并將測試結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)的遺傳算法及蟻群、粒子群等其它一些優(yōu)秀的算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對比，數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法在求解的質(zhì)量、穩(wěn)定性上均表現(xiàn)了較好的性能，算法的整體表現(xiàn)要優(yōu)于其它算法?？梢娙谌刖植克阉骷夹g(shù)的全局搜索算法對于解決TSP問題是一條有效的途徑。探索其它更高效的局部搜索算法，將這些局部搜索技術(shù)有效地融合到遺傳算法、蟻群算法中，以更好地解決TSP問題將是作者今后進(jìn)一步的研究工作。

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[責(zé)任編輯：楊玉潔]