针对基本遗传算法GA有局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和易收敛于局部极小值等问题, 采用将极值优化EO算法与传统遗传算法相结合的方式, 对基本遗传算法进行改进, 提出了一种新的算法:GA-EO算法, 并用实验证明了新算法的有效性。
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提供了一个tsp类的文件,提供了一个启动的main函数,还有一个绘图的DW类,核心的参数有交叉概率,变异概率,种群数目和迭代次数,读者可以根据自己情况进行修改,并且本代码在遗传算法中内嵌了EO极值优化算法,可以得到更加准确的值。读者可以自行修改其中的代码逻辑
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