新型定向交叉在NSGA-Ⅱ求解多目标TSP问题中的应用

针对NSGA-Ⅱ算法求解多目标TSP问题的易出现未成熟收敛、计算时间复杂度高且稳定性不够等不足,通过设计面向多目标TSP问题的新型定向交叉算子,并采用权重聚合方法将标准化后的多目标空间转化为单目标空间,借助贪心策略重组基因来增加算法的收敛速度而减少交叉次数;与此同时,利用定向交叉思想,寻找多目标空间上的边界解来增强算法的分布性和对新空间的探索能力,最终实现算法优化效率的提升。通过在多目标TSP标准测试数据集上的仿真实验,结果表明新型定向交叉能有效地均衡寻优过程中收敛性与分布性,在优化效率上明显好于改进前的算法。