基因块编码的并行遗传算法及其在TSP中的应用

• 作者: 吴智铭 庞小红 赵宏立
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 基因块 并行遗传算法 旅行商问题
• 年，卷（期）: 2004,（z1）
• 页码范围: 213-217
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 5152字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.2004.z1.051

摘要

针对简单遗传算法在较大规模组合优化问题上搜索效率不高的现象,提出了一种用基因块编码的并行遗传算法(Building-block Coded Parallel GA,BCPGA).该方法以粗粒度并行遗传算法为基本框架,在染色体群体中识别出可能的基因块,然后用基因块作为新的基因单位对染色体重新编码,产生长度较短的染色体,再用重新编码的染色体群体作为下一轮以相同方式演化的初始群体.将BCPGA应用于一个100城市的旅行商问题(TSP)中,结果表明本方法可以提高遗传算法的搜索效率,并且在相同条件下,BCPGA明显优于单纯的粗粒度并行遗传算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴智铭	上海交通大学自动化系	121	2157	27.0	41.0
2	庞小红	上海交通大学自动化系	21	299	9.0	17.0
3	赵宏立	上海交通大学自动化系	2	79	2.0	2.0