改进的遗传算法及其在求解MVCP中的应用

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ｏｉｒｅｉｎＳｍｐｉｇＵｎＵｎｆｍＤｓａｌ（ＧＡ）ｏｇｎ
１概述
最小顶点覆盖问题（ｎｍｕＶｒｃｓＣｖｒｇＰｏｌｍ，ＭｉｉｍｅｔｅｏｅｉｒｂｅｉｎＭＶＰ［２Ｃ）－是指在图Ｇ的顶点集合中找出子集Ｓ１１，使Ｇ中的
第３６卷第７期
ＶＬ３６ｏ
・
计
算
机
工
程
２１００年４月
Ａｐｒｌ０１ｉ２０
Ｎｏ７．
ＣｏｍｐｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｅｉｅｉｇ
人工智能及识别技术・
文章编号：ｏｍ３２（１）－ｌ７＿文献标识码：１０一４８ｏ０７８ｏ２０＿３Ａ
中图分类号：Ｐ８ＴＩ３
改进的遗传算法及其在求解ＭＶＣＰ中的应用
李国成１Biblioteka Baidu ，，吴２３涛，周本达
（．皖西学院数理系，六安２７１；２１３０２．安徽大学数学科学学院，合肥２０３；３０９
３．安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室，合肥２０３）３０９摘要：为改善传统遗传算法求解最小顶点覆盖问题时的效果，基于理想浓度模型，利用均匀设计抽样的理论和方法，对遗传算法中的交
确定的，不带随机性。基于ＭＶＣＰ遗传编码采用二进制的特点，本文利用均匀设计抽样思想对样本点进行模拟随机平移，格子内随机取点处理，将所得０１，编码结果作为遗传编码进行遗传操作，由
ＤｓｎＳｍｐｉｇＵＤＳａｄｃｍｂｎｎｈｏａｅｒｈｓａｅｙｈｓｐｐｒｐｏｏｅＧｎｔｇｒｈｓｄｏｉｒＤｓｅｉａｌ（ｇｎ）ｎｏｉｉｇｔｅｌｃｌｓａｃｔｔｇ．ＴｉａｅｒｐｓｓａｅｅｉＡｌｏｉｍＢａｅｎＵｎｆｍｅｉｅｒｃｔｏｎｇＳｍｐｉｇＵａｌ（ＧＡ）ｎｐｌｓｉｔｏｖｎａｄａｐｉｔｏｓｌｅＭＶＣ．ｏａｅｔｉｌＧＡ（ＧｅＰＣｍｐｒｄｗｉＳｍｐｅｈＳＡ）ａｄＧｏｄＰｉｔｅＧＧＡ）ｔｅｓｌｔｎｒｓｌｈｗｔａｎｏｏｎ— ｔｓＧＡ（，ｈｉａｉｕｔｓｏｔｍｕｏｅｓｈ
叉操作进行重新设计，结合局部搜索策略，提出一种新的遗传算法ＵＧＡ。与标准遗传算法及佳点集遗传算法进行实例仿真比较，结果证明该算法可以提高求解的质量、速度和精度。关键词：最小顶点覆盖问题；遗传算法；均匀设计抽样；基于均匀设计抽样的遗传算法
ＩｐｒｖｄＧｅｔｃＡｌｏｉｈｍｎｄｔｐｌｃｔｏｎｉｌｉｇＭＶＣＰｍｏｅｎｅｉｇｒｔａＩｓＡｐｉａｉｎＳｏｖｎ
［ｓｒｃ］ＴｒｖｅｅｆｃｆｒｄｔｎｌｅｅｉＡｌｏｉｍ（Ａ）ｉｏｖｎｎｍｕＶｅｉｅｏｅｎｒｂｅＭＶＣ）ｂｓｄｏｈＡｂｔａｔｏｉｏｅｔｆｅｔａｉｏａｎｔｇｒｈＧｍｐｈｏｔｉＧｃｔｎｓｌｉｇＭｉｉｍｒｃｓＣｖｒｇＰｏｌｔｉｍ（Ｐ，ａｅｎｔｅ
ＵＧＡａｕｅｉｒｔｎｓｅｄａｃｒｃｎｖｒｏｎｒｍａｕｅｈｓｓｐｒｏｉｉｐｅ，ｃｕａｙａｄｏｅｃｍｉｇｐｅｔｒ．ｙ
［ｙｗｏｄｌＭｉｉｍｅｔｅｖｒｇＰｏｌＭＶＣ）ＧｎｔｇｒｈＧＡ）ＵｎｆｒｓｎＳｍｐｉｇＵ）ＧｅｅｉｌｏｔｍａｅＫｅｒｓｎｍｕＶｒｃｓｉＣｏｅｉｒｂｅｎｍ（Ｐ；ｅｅｉＡｌｏｉｍ（；ｉｍＤｅｉａｌ（ＤＳ；ｎｔＡｇｒｈＢｓｄｃｔｏｇｎｃｉ