针对TSP问题的建议GA运营商?

Mar*_*ark 5 python algorithm traveling-salesman genetic-algorithm evolutionary-algorithm

我正在建立一个遗传算法来解决旅行商问题.不幸的是,我发现可以持续超过一千代的峰值,然后突变它们并获得更好的结果.在这种情况下,交叉和变异算子通常做得好吗?

小智 1

你能澄清一下吗

“不幸的是,我达到了可以维持一千代以上的峰值,然后才变异并获得更好的结果”?

您可以检查交叉运算符,以确保子染色体中没有重复节点。这些交叉算子包括阶交叉 (OX) 和边交叉算子。

突变可以像简单地交换单个染色体中的两个位置一样简单。

顺便说一句,既然您已经标记了“python”,请看一下Pyevolve,它还有一个 TSP 示例。