摘要：早熟收敛和后期收敛速度慢是标准遗传算法(SGA)的一对主要矛盾,给算法的优化效率造成很大影响,对操作算子及其遗传参数的确定实现自适应是解决该问题的有效方法。作者根据各操作算子及其参数的特征对选择、交叉、变异算子进行基于自适应策略的遗传优化设计,使算法很好地缓解了早熟收敛和后期收敛速度慢的矛盾,从而提高了优化效率。仿真结果表明,基于自适应策略的遗传算法比标准遗传算法具有更高的解精度和优化效率。

摘要：TSP问题是一类经典的NP完全组合优化问题，传统的优化方法由于计算复杂性过大而难以求得全局最优解，遗传算法等智能优化算法在求解这类组合优化问题中表现出了强劲的潜力．作者利用遗传算法对TSP问题进行了研究分析，针对几组benchmark数据进行了仿真实验，在实验的基础上探索了遗传算子和遗传参数的优化设计，实验结果证明了遗传算法在解决TSP问题上的可行性和有效性。