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摘要:
许多应用涉及多推销员问题(MTSP),已有许多启发式算法求解TSP的最优或近似最优路线,但研究MTSP的算法并不多.结合启发式算法和遗传算法,设计了求解TSP和MTSP的混合遗传算法,数字实例说明了该算法的有效性.
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文献信息
篇名 求解TSP和MTSP的混合遗传算法
来源期刊 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 学科 工学
关键词 推销员问题 最优化 遗传算法 逐次改进法
年,卷(期) 2002,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 839-842
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 555字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn.2095-3844.2002.06.040
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作者信息
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1 金升平 武汉理工大学理学院 29 174 8.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
推销员问题
最优化
遗传算法
逐次改进法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
双月刊
2095-3844
42-1824/U
大16开
武昌区和平大道1178号
38-148
1959
chi
出版文献量(篇)
5723
总下载数(次)
12
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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