传统的遗传算法GA在求解TSP问题时容易出现早熟和陷入局部最优等现象。为此本文提出了一种基于协同进化的遗传算法(CEGA)用于解决GA算法的缺陷。该算法通过定义个体的适应度值和个体间的差异度值,将适应度值高和差异度大的个体分别放入2个不同的子群体。在进化过程中这2个子种群相互协同进化,既保证了种群向最优解的方向移动,又保持了种群的多样性。实验结果表明,本文所提出的算法在解决TSP问题时,具有收敛速度快、容易跳出局部最优等特点,相较其他GA算法具有更好的性能。
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