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求解物流路徑優化的改進遺傳算法研究

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  為了解決傳統遺傳算法中易早熟和陷入局部最優,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,其中將鏈路狀態算法強大的尋優能力融入交叉算子中,保證個體逐代進化。引入與遺傳代數相關的自適應概率,提高了遺傳算法的搜索效率和收斂速度,仿真實驗表明,與傳統遺傳算法和TSPLIB標準值相比,提出的方法得到的結果路徑更優,效率更高。
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