免疫遗传算子改进单亲遗传算法在TSP中的优势

"本文主要探讨了改进的单亲遗传算法在旅行商问题(TSP)中的应用，通过引入免疫遗传算子来解决算法早熟的问题，提高算法的性能和求解精度。作者比较了传统遗传算法(TGA)和单亲遗传算法(PGA)的优缺点，并指出PGA在解决组合优化问题上的优势，如简洁高效。然而，PGA的随机性过强可能导致早熟现象，影响解的质量。为了解决这一问题，文章提出结合免疫遗传算子(IGO)的PGA（IGO-PGA），实验证明这种结合可以改善算法的性能。通过对TSPLIB中三个TSP问题的测试，结果显示TGA的性能低于PGA和IGO-PGA，而IGO-PGA在保持与PGA相似的时间复杂度下，求解精度最高，对于包含130个点的TSP问题，求解误差低于0.05，具有较高的研究应用价值。" 在旅行商问题(TSP)中，优化目标是找到一条访问所有城市且仅访问一次，最后返回起点的最短路径。传统遗传算法(TGA)使用特定的交叉和变异算子处理有序编码的染色体，但在处理TSP这类组合优化问题时效率不高。单亲遗传算法(PGA)则提供了一种更简单的方案，它的核心在于只依赖一个父代来生成后代，这简化了操作并提高了效率，尤其适用于解决有序优化问题。 然而，PGA的主要挑战在于其算子的随机性可能导致算法在早期迭代阶段就达到局部最优，即所谓的"早熟"现象。为了克服这个问题，研究者引入了免疫遗传算子(IGO)，这是一种基于免疫系统原理的优化算子，具有良好的收敛性。IGO能够在保持算法搜索能力的同时，避免过早陷入局部最优，从而提高整体解决方案的质量。 通过在TSP问题上的实验，IGO-PGA不仅在求解精度上优于TGA和传统的PGA，而且在运行时间上与PGA相当。实验结果表明，IGO-PGA在处理具有130个点的TSP实例时，能够获得极低的解误差，这表明其在实际应用中具有很大的潜力。因此，这种改进的算法对于解决大规模的组合优化问题提供了新的思路，有助于在物流规划、网络设计等领域找到更优的解决方案。 总结来说，改进的单亲遗传算法通过结合免疫遗传算子，有效地解决了早熟问题，提升了在旅行商问题(TSP)等组合优化问题上的求解精度，为优化算法的设计提供了新的理论支持和实践参考。未来的研究可能将进一步探索如何优化免疫遗传算子，以适应更多种类的复杂优化问题。