黃華升+張波

摘 要：廣西旅游資源豐富，對(duì)出行線路的規(guī)劃可以能讓旅游線路更為優(yōu)化合理。本文以廣西30個(gè)城市的旅游線路優(yōu)化問題構(gòu)造TSP問題，分析了遺傳算法和模擬退火算法的優(yōu)缺點(diǎn)。利用兩種算法的互補(bǔ)性，構(gòu)造了混合遺傳模擬退火算法，指出三種算法對(duì)旅游線路的求解算法過程。通過對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，得出了混合遺傳模擬退火算法在求解精度上優(yōu)于遺傳算法或模擬退火算法。

關(guān)鍵詞：混合遺傳模擬退火算法；旅游線路優(yōu)化；TSP問題

中圖分類號(hào)：TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract：Due to the abundant tourism resources in Guangxi，reasonable route planning can effectively optimize the travel schedule.The paper constructs TSP problems of tourist route optimization for 30 cities in Guangxi province.The paper analyzes the advantages and disadvantages of the genetic algorithm and the simulated annealing algorithm.Making use of the complementarity of the two algorithms，the paper constructs a hybrid genetic simulated annealing algorithm，and proposes the solution procedures of tourist route optimization with the three algorithms.Through the comparative analysis of experimental data，it is concluded that the hybrid genetic simulated annealing algorithm is superior to the genetic algorithm and the simulated annealing algorithm in solution accuracy.

Keywords：the hybrid genetic simulated annealing algorithm；tourist route optimization；TSP problems

1 引言（Introduction）

遺傳算法是一種通過模擬自然進(jìn)化過程如適者生存、優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制而來的搜索最優(yōu)解的啟發(fā)式算法。遺傳算法適應(yīng)能力強(qiáng)，但是存在著“早熟”的問題，也就是空間的探索能力有限，很容易收斂到局部最優(yōu)解，無法達(dá)到全局最優(yōu)。模擬退火算法也是一種隨機(jī)尋優(yōu)智能算法，其借助金屬固體退火過程的原理，設(shè)定高的初溫度，采用Meteropolis接受準(zhǔn)則，以一定的溫度參數(shù)不斷降低溫度，能有效避免陷入局部極小，得出一個(gè)近似最優(yōu)解。但模擬退火算法也有收斂速度慢、執(zhí)行時(shí)間長等問題。遺傳算法和模擬退火算法具有較強(qiáng)的互補(bǔ)性，將兩種算法組合在一起發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，避免缺陷，就形成了混合模擬退火遺傳算法，簡(jiǎn)稱MGASA[1-3]。

2 廣西旅游線路優(yōu)化問題（Optimization of tourist

routes in Guangxi）

廣西旅游資源豐富，要實(shí)現(xiàn)瀏覽一遍廣西所有旅游資源需要合理安排旅游線路。廣西旅游線路優(yōu)化就是選取廣西的30個(gè)城市瀏覽一遍，要求每個(gè)城市有且僅經(jīng)過一次，這樣的一條旅游的最短路線就是我們的優(yōu)化目標(biāo)[4]。這個(gè)問題的實(shí)質(zhì)就是構(gòu)造廣西旅游線路優(yōu)化的TSP問題。廣西30個(gè)旅游城市的坐標(biāo)見表1。

TSP問題是比較典型的組合優(yōu)化問題，求解方法主要有線性規(guī)劃法、分支定界法、遺傳算法和模擬退火算法等。但這些常規(guī)的算法往往存在一些弊端，本文使用混合模擬退火遺傳算法，通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方式來求廣西的30個(gè)城市的旅游線路最優(yōu)解。

3 算法比較（Algorithm comparison）

3.1 遺傳算法求解旅游線路優(yōu)化問題

遺傳算法是搜索最優(yōu)解的啟發(fā)式算法，使用遺傳算法求廣西旅游線路過程描述如下：

步驟1初始化種群：設(shè)置染色體長度n，初始化種群的規(guī)模nind。

步驟2適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算。

步驟3選擇操作：選擇適應(yīng)度高的染色體。

步驟4交叉操作：采用部分映射雜交，確定交叉操作的父代，將父代樣本兩兩分組為p1和p2，每組重復(fù)如下操作。第一，產(chǎn)生[1，30]區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)整數(shù)p1和p2，確定兩個(gè)位置，對(duì)兩個(gè)位置的中間數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉。第二，交叉后，同一個(gè)個(gè)體中有重復(fù)的城市編號(hào)，不重復(fù)的數(shù)字保留，有沖突的數(shù)字利用中間段的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行映射的方法消除沖突。

步驟5變異操作：隨機(jī)選取兩個(gè)點(diǎn)，將其對(duì)換位置。產(chǎn)生[1，30]范圍內(nèi)的隨機(jī)整數(shù)r1和r2，確定兩個(gè)位置，將其對(duì)換位置。

步驟6進(jìn)化逆轉(zhuǎn)操作：產(chǎn)生兩個(gè)[1，30]區(qū)間的隨機(jī)整數(shù)r1和r2，確定兩個(gè)位置，將其對(duì)換位置。

步驟7檢查判斷是否滿足設(shè)定的最大遺傳代數(shù)MAXGEN，不滿足則跳入適應(yīng)度值的計(jì)算；否則，結(jié)束遺傳操作[5，6]。

實(shí)驗(yàn)的初始變量交叉概率為0.9，變異概率為0.05，代溝為0.9，分組后得到的最短路徑為：25.267。最短路徑是[1 9 2221 29 26 5 20 8 17 23 24 27 3 16 28 14 11 30 2 13 7 15 25 12 19 4 6 10 181]。路徑如圖1所示。

3.2 模擬退火算法求解旅游線路優(yōu)化問題

模擬退火算法是模擬固態(tài)物體降溫過程，解決一般組合優(yōu)化問題的優(yōu)化算法?；谀M退火算法的TSP問題求解具體步驟如下：

步驟1設(shè)置算法參數(shù)：初始溫度T0，降溫系數(shù)q，結(jié)束溫度Tend和鏈長L；設(shè)置代數(shù)計(jì)數(shù)器初始化，t=0。

步驟2初始解：使用randperm函數(shù)產(chǎn)生隨機(jī)初始線路。

步驟3解變換生成新解：采用產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的方法產(chǎn)生兩個(gè)要交換的城市，用二領(lǐng)域變換法產(chǎn)生新的路徑，確定新的可行解S'。

步驟4Metropolis準(zhǔn)則：計(jì)算增量Δt'=C（S'）-C（S），其中C（S）為評(píng)價(jià)函數(shù)。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，如果增量Δt'<0，則以S'接受新的路徑；如果Δt'>=0，則以概率exp（-Δt'/T）接受新的路徑。

步驟5降溫：如果滿足終止條件，則輸出當(dāng)前解作為最優(yōu)解，結(jié)束程序。否則轉(zhuǎn)步驟3繼續(xù)迭代。

實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置為降溫速率0.9，初始問題1000，結(jié)束溫度0.001，鏈長200，最后最短路程為：26.1658。最短路徑是[[1 18 10 6 4 19 7 13 2 23 324 27 28 16 30 14 11 25 12 15 17 8 20 5 26 29 21 22 9 1]。路徑如圖2所示。

3.3 混合遺傳模擬退火算法求解旅游線路優(yōu)化問題

遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)是快速隨機(jī)的搜索能力，缺點(diǎn)是容易“早熟”，局部搜索能力較差；而模擬退火算法的優(yōu)點(diǎn)是具有較強(qiáng)的局部搜索能力。因此將模擬退火算法和遺傳算法結(jié)合起來，取長補(bǔ)短就能形成更為合理的優(yōu)化問題的優(yōu)化算法，這就是混合遺傳模擬退火算法。使用混合遺傳模擬退火算法求解廣西旅游線路優(yōu)化的方法過程描述如下：

步驟l初始化：設(shè)置種群F（k）的初始值，設(shè)置初始退火溫度t0，設(shè)置降溫系數(shù)a等；設(shè)置代數(shù)計(jì)數(shù)器初始化，t=0。

步驟2隨機(jī)產(chǎn)生初始群體F（k）的適應(yīng)度。

步驟3計(jì)算F（k）中個(gè)體的適應(yīng)度，執(zhí)行個(gè)體交叉操作，采用淘汰算法進(jìn)行最優(yōu)個(gè)體保存，到新的群體Fl（k）。

步驟4執(zhí)行個(gè)體變異操作，得到新的群體F2（k）。

步驟5采用模擬退火規(guī)則產(chǎn)生新的種群。

步驟6執(zhí)行個(gè)體的模擬退火操作得到F3（k）。

步驟7判斷模擬退火抽樣是否穩(wěn)定，如果不穩(wěn)定，返回步驟5；如果穩(wěn)定，繼續(xù)執(zhí)行退溫操作。

步驟8個(gè)體的選擇復(fù)制操作，F(xiàn)（k+1）=Re_Produce[F（k）F3（k）]。

步驟9如果滿足終止條件，輸出當(dāng)前最優(yōu)解，結(jié)束程序；否則k=k+l，轉(zhuǎn)步驟2，繼續(xù)進(jìn)化過程[7，8]。

實(shí)驗(yàn)設(shè)置初始種群規(guī)模為50，終止溫度為1，降溫系數(shù)為0.5，初始溫度為70，最后最短路程為：23.9795。最短路徑是[1 9 22 21 29 26 5 20 8 17 2324 27 3 1628 14 1130 2 13 7 15 25 12 19 4 6 10 18 1]。路徑如圖3所示。

3.4 實(shí)驗(yàn)分析

將每種算法進(jìn)行10次計(jì)算，最后結(jié)果數(shù)據(jù)對(duì)比見表2。

由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比可以看出，使用混合遺傳模擬退火算法計(jì)算的最佳解、最差解及平均解在三種算法中都是最小，平均進(jìn)化代數(shù)也是最小的，因此使用混合遺傳模擬退火算法是能有效提高對(duì)線路優(yōu)化問解的求解精確度。

4 結(jié)論（Conclusion）

本文分別使用遺傳算法、模擬退火算法、混合遺傳模擬退火算法三種算法對(duì)旅游線路的優(yōu)化問題進(jìn)行計(jì)算，從數(shù)據(jù)的對(duì)比分析來看，混合遺傳模擬退火算法能夠較快地收斂并獲得全局最優(yōu)解，在精準(zhǔn)度上比單一的遺傳算法和模擬退火算法要高。下一步還需要繼續(xù)探究混合遺傳模擬退火算法中的參數(shù)設(shè)置對(duì)算法性能的影響，找出參數(shù)與求解旅游線路優(yōu)化之間的邏輯聯(lián)系，以獲得更優(yōu)的精度解。

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作者簡(jiǎn)介：

黃華升（1978-），男，碩士，高級(jí)工程師.研究領(lǐng)域：軟件開發(fā).

張 波（1983-），男，碩士，講師.研究領(lǐng)域：自然語言處理.