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遗传算法具有较强的全局搜索能力, 但容易陷入局部最优. 把模拟退火算法的思想融入到遗传算法中, 在选择、 交叉和变异的过程中加入退火过程, 并使用改进后的算法求解行程规划问题, 实验结果证明设计的算法是有效的.
融合模拟退火的遗传算法研究与应用——以行程规划问题为例
【摘 要】
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遗传算法具有较强的全局搜索能力, 但容易陷入局部最优. 把模拟退火算法的思想融入到遗传算法中, 在选择、 交叉和变异的过程中加入退火过程, 并使用改进后的算法求解行程规
【机 构】
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安徽职业技术学院信息工程系
【出 处】
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石家庄学院学报
【发表日期】
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2017年6期
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