改进差分进化算法提升旅行商问题求解效率

本文主要探讨了旅行商问题(TSP, Traveling Salesman Problem)在信息技术领域中的应用，TSP是一种经典的NP完全问题，由于其复杂性和计算需求，通常被广泛应用的遗传算法所处理。然而，本文作者提出了使用改进的差分进化算法(Improved Differential Evolution Algorithm, I-DE)来解决这一问题。差分进化算法作为一种进化计算方法，它在优化搜索过程中，通过模拟自然界生物的进化过程，具有高效、全局寻优的特点，与遗传算法有相似之处，但I-DE在此基础上进行了创新。 I-DE的改进体现在两个关键方面：首先，针对TSP问题中涉及的整数序列，作者设计了一种基于整数序规范的辅助算子，用于在变异阶段更有效地调整解的结构，以增强算法的局部搜索能力。这个辅助算子有助于避免陷入局部最优，并提高算法的整体性能。其次，引入了刘海交叉算子，这是一种新颖的交叉操作，它能够更好地融合父代个体的信息，促进新解的生成，从而加速收敛速度，提升解的质量。 实验结果显示，通过这些改进，I-DE在求解旅行商问题时，不仅显示出更快的收敛速度，而且寻优效果显著提高，显示出算法在处理这类问题时的良好特性。这对于优化问题的解决以及实际应用中的路径规划、物流路线设计等领域都有着重要的意义。因此，I-DE作为一种有效的优化工具，对于提高旅行商问题的求解效率和精度，具有潜在的应用前景和研究价值。