En ny initial population strategi har utvecklats för att förbättra den genetiska algoritmen för att lösa den välkända combinatorial optimering problem, resande säljare problem. Baserat på k-means-algoritmen föreslår vi en strategi för att omstrukturera resrutten genom att återansluta varje kluster. Klustren, som slumpmässigt kopplar bort en länk för att ansluta sina grannar, har rankats i förväg enligt avståndet mellan klustercentra, så att den ursprungliga befolkningen kan bestå av de slumpmässiga resvägarna. Denna process är -betyder initial befolkningsstrategi. För att testa vår strategis prestanda har en serie experiment genomförts på 14 olika TSP-exempel utvalda från TSPLIB. Resultaten visar att KIP kan minska det bästa felvärdet i den slumpmässiga initiala befolkningsstrategin och den giriga initiala befolkningsstrategin med förhållandet mellan 29,15 % och 37,87 %, det genomsnittliga felvärdet mellan 25,16 % och 34,39 % under samma körtid.
Deng m.fl. REF presenterade den förbättrade genetiska algoritmen genom att använda k-medel för att generera en ny initial befolkningsstrategi för att lösa rese-försäljningsproblem.
An Improved Genetic Algorithm with Initial Population Strategy for Symmetric TSP
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}