本文提出了一种新颖的种群控制遗传算法（PC-GA），旨在解决旅行推销员问题（TSP），结合了基于适应度和多样性的种群分组、精英选择和动态局部搜索改进等技术。这些策略提高了解决方案质量，保持种群多样性，从而增加找到全局最优解的概率。PC-GA 在基准 TSP 实例（berlin52、pr76、lin105）上进行了测试，并与传统启发式方法和经典遗传算法进行了比较。结果表明，PC-GA 在与最优解的偏差极小的情况下，持续超越其他方法，尽管其执行时间随着问题规模的增加而增加。这种权衡突显了该算法在高维问题中的有效性.
Mardešić 等人（周四）研究了这个问题.