求解多目标优化问题的GTSPA混合算法

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求解多目标优化问题的GTSPA混合算法

更新时间：2026-09-04

- 求解多目标优化问题的GTSPA混合算法
- GTSPA Hybrid Algorithm for Solving Multi-objective Optimization Problem
- 微电子学与计算机 2010年27卷第6期页码：167-169
- 作者机构：
  
  第二炮兵工程学院计算机室,陕西,西安,710025
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2010
- 稿件说明：
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叶雪梅, 田甜, 陈柏松. 求解多目标优化问题的GTSPA混合算法[J]. 微电子学与计算机, 2010, 27(6): 167-169,173.

YE Xue-mei, TIAN Tian, CHEN Bo-song. GTSPA Hybrid Algorithm for Solving Multi-objective Optimization Problem[J]. 2010, 27(6): 167-169.
叶雪梅, 田甜, 陈柏松. 求解多目标优化问题的GTSPA混合算法[J]. 微电子学与计算机, 2010, 27(6): 167-169,173. DOI：

YE Xue-mei, TIAN Tian, CHEN Bo-song. GTSPA Hybrid Algorithm for Solving Multi-objective Optimization Problem[J]. 2010, 27(6): 167-169. DOI：

为了有效求解多目标优化问题

文中结合遗传算法、禁忌搜索算法以及粒子群算法的优势

设计了一种新型的混合算法GTSPA

并对所设计的GTSPA混合算法的总体步骤进行了描述.通过从解的质量、算法的收敛性以及算法的复杂度这几方面对算法进行分析

可以发现:GTSPA混合算法是以较大概率收敛于全局最优的

具有很好的收敛性

并且运算相当快、计算复杂度并不高

具有很好的优势.

In order to solve multi-objective optimization problem effectively

this article designs a new hybrid algorithm GTSPA which combines the advantages and the ideology of the three algorithm — GA

TSA and PSO.And then the paper depicts the steps of the algorithm.Through the analysis of the quality of the answer

the astringency and the complication of the algorithm

we can find:the probability of the global optimal solution is high

the astringency is fine and GTSPA has low complexity of computer.

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