遗传算法：交叉操作 Inver-over 算子

Inver-over 算子 1998：Inver-over 算子可以看作是GA中交叉和变异的混合方法

Inver-over步骤：

随机初始化种群P
如果没达到temination，对每一个个体，，随机从中选择一个city c
执行下面的循环，生成随机数，如果rand（）<=p，从剩余的city中随机选择一个；如果rand（）>p，从P中随机选择一个个体，然后选择c下一个位置的city。执行上面的循环，直到选择的是c的下一个city则停止
计算eval（si）>eval（），更优则替换。

举个例子：如果如果选择的city c=3，产生的随机数小于p，则从中选择另一个city =8，将c下一个位置与之间的数字全部逆序，则；；另一种情况，如果产生的随机数大于p，则从种群P中随机选择一个个体，假设选择的个体是，则选择c的下一个city，这里是5，作为，然后将中c下一个位置与之间的数字全部逆序，上面的过程执行多次，直到是c的下一个city。比如当前个体是，当前选中的city是6，不管随机数与p比较后选择那种方案生成，如果是8的话，循环结束。

实验部分：种群P=100，random inversion 概率p=0.02，结束条件是如果最后10次迭代最好的solution都没有得到改善。测试数据是TSPLIB。实验比较了simple inversion（p=1.0）和Lin-Kerninghan算法，前者时间和效果相差比较大，后者时间更短但是结果没有达到最优值。

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