小生境遗传算法优化及在旅行商问题中的应用

"这篇论文主要探讨了小生境遗传算法的改进及其在解决旅行商问题中的应用，由大连理工大学的陈军撰写，导师为司伟生，属于软件工程专业的硕士论文。" 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种受到生物进化理论启发的优化算法，它利用自然选择和遗传机制进行搜索，寻找问题的最优解。尽管遗传算法在许多复杂问题上表现出色，但其在收敛速度和避免早熟现象之间存在矛盾，这成为遗传算法亟待解决的主要问题。 本论文针对这一问题进行了深入研究，提出了两种改进策略。首先，对于高级遗传算法，结合小生境技术（Niche Technology）设计了自适应算法（A+N）和贪婪模拟退火算法（NGSA）。这两种改进型算法旨在融合不同高级技术的优点，从而提升遗传算法的整体性能，增强其全局搜索能力和收敛速度。 其次，对于传统遗传算法，论文从小生境技术的角度出发，设计了两种新的改进方法。一是改进交叉规则的小生境技术，提出了一种基于个体近似距离的交叉策略，该策略既能保证算法收敛到全局最优解，又能保持快速的收敛速度。二是信息交换的小生境技术（EPSN），引入强选择压以解决小生境技术中的计算开销问题，并通过相邻小生境的个体交换，防止进化过程陷入局部最优。 最后，EPSN算法被应用于解决经典的旅行商问题（Traveling Salesperson Problem，TSP）。通过对TSP问题的模式理论分析、适应度函数设计以及交叉变异操作的设定，结合EPSN技术，论文设计了一种最佳收敛算法，并在VC++环境下实现。实验结果显示，EPSN算法在解决TSP问题时表现出了更优的性能。 关键词：早熟现象；收敛速度；小生境技术；旅行商问题 关键词反映出论文的核心研究内容，包括如何处理遗传算法在求解过程中可能出现的早熟问题，如何提高收敛速度，以及小生境技术在优化这些性能方面的作用，此外还关注了实际应用中的旅行商问题。通过对这些关键词的深入探讨，论文为遗传算法的理论研究和实践应用提供了有价值的参考。