针对TSP问题的建议GA运算符？
我正在创建一个遗传算法来解决旅行商问题。可惜的是，我遇到了一些高峰，这些高峰可以持续超过一千代，才会发生变化，最终得到更好的结果。在这种情况下，通常哪些交叉和变异操作效果比较好呢？
3 个回答
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你能解释一下这句话吗：
“不幸的是，我遇到了一些高峰，这些高峰可以持续超过一千代，然后才会变异，得到更好的结果。”
你可以看看交叉操作，这些操作确保子代染色体中没有重复的节点。其中几个交叉操作包括顺序交叉（Order Crossover，简称OX）和边交叉（Edge Crossover）操作。
变异可以很简单，比如在一个染色体中交换两个位置。
顺便说一下，既然你提到了“python”，可以看看 Pyevolve，它也有一个旅行商问题（TSP）的例子。
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如果你的问题是峰值在一千代以上仍然存在，那么问题可能不在于交叉和变异操作。你可能没有给你的种群引入或保持足够的变化。我建议你检查一下每一代中交叉、变异和存活者的比例，可能需要增加变异的比例。
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有序变异和有序交叉（可以参考这篇文章）。一般的变异和交叉操作往往会导致无效的结果（也就是说，路线中可能会出现重复的城市或者缺少城市）。
最近有一个类似的问题。
我有一个Java小程序，它使用有序交叉和变异来实现旅行商问题（TSP），如果你有兴趣，可以用来比较一下你自己实现的效果。