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中文摘要
根据文献[8]提出的贪心遗传算法，利用贪心选择策略指导遗传操作，保证算法每步运行的有效性。通过构建“基因库”形成好的基因片段，得出高性能的初始种群；移民向种群引入新的遗传物质，避免了种群封闭竞争的缺陷，使搜索不致陷入早熟收敛。由于算法初始种群的生成、交叉、变异等环节都依据贪心选择原则指导操作，避免了传统遗传算法随机性操作的弊端算法相对较稳定。并且取消了繁殖操作，不必像以往传统遗传算法需要计算适值大小，将目标函数转化为适值函数，再按适值函数计算值优胜劣汰地进行繁殖。而是直接以目标函数值——路线总长，作为个体性能好坏评价的指标。减少了目标函数向适值函数转化所需的计算量。

关键词：旅行售货员问题,贪心遗传算法,贪心交叉，贪心变异

目录
中文摘要 I
Abstract II
1旅行售货员问题的介绍 1
1.1旅行售货员问题的由来 1
1.2旅行售货员问题的研究 2
1.3旅行售货员问题的意义 2
2旅行售货员问题解决的常用算法 2
2.1贪心算法 2
2.2分支限界法 4
2.3回溯法 6
3遗传算法的介绍 8
3.1遗传算法的发生与发展 8
3.2遗传算法的应用情况 8
3.3遗传算法的改进 9
4系统的实现 10
4.1 贪心遗传算法的设计 10
4.1.1 编码（encoding）函数 10
4.1.2初始化（Initialize）函数 10
4.1.3交叉（Crossover）函数 11
4.1.4变异（Mutation）函数 11
4.1.5 移民操作 11
4.1.6贪心算法的算法流程 11
4.2 运行结果 12
5结论 14
5.1与基本遗传算法的比较 14
5.2运行结果的比较 15
附录 17
参考文献 22
致  谢 23

10338字