遗传算法具有很强的全局搜索能力,适合解决一些传统优化方法难以处理的复杂问题。 三、遗传算法求解图着色问题 编码方式 对于图着色问题,我们可以采用整数编码的方式,将每个顶点的颜色用一个整数表示。例如,对于一个有5个顶点的图,我们可以使用5个整数的数组来表示每个顶点的颜色,如[1, 2, 3, 2, 1],表示第一个...
遗传算法Python实战 005.图着色问题 写在前面的话 着色图算法是GIS制图学里面的一个经典算法,它可以让你用尽量少的颜色使所有(相邻)的图斑的颜色都是唯一的,最经典的研究就是号称“世界近代三大数学难题之一”的四色定理 四色定理 ——以下内容,部分来自百度。 四色问题又称四色猜想、四色定理,是世界近代三大数学难...
同样,N皇后问题可以表示为图着色问题,其中图中的每个节点都代表棋盘上的正方形,而每对处于同一行、列或对角线的棋子通过边连接。其他相关应用包括对无线电台的频率分配,交通信号灯定时等等。解的表示形式可以使用整数列表表示图着色问题的解,其中每个整数代表一种颜色,而列表的每个元素都与图的节点之一匹配。 假设图中...
不存在多项式时间内的的精确算法 [1] 。因此,寻找图顶点着色问题的一个高效的近似 算法就成为图论工作者及从事工程技术方面的学者研究的一个主要课题。 1.1.2遗传算法的发展与现状 遗传算法是由密歇根大学的Holland教授和他的同事于20世纪60年代在对cellular automata进行研究时率先提出的 [2] 。1975年,Holland教授出...
混合遗传算法在图着色及MSA问题中的应用 热度: 第二章遗传算法简述5 (7)变异率,记为m,,种群中变异基因数在总基因数中的百分比。同自然界一样,每一个基因发生变异的概率很小,所以变异率的取值也应该很小,一般取0.01~0.2之间的值。 (8)适应度(Fitness),个体对环境的适应程度。个体的好坏用适应度来衡量。
图着色问题的混合遗传算法
求解图着色问题的混合遗传算法 算法已成为一个引人注目的研究方向。 根据德国Dortmund大学提供的一份研究报告,进化算法(遗传算法是进化算 法中产生最早、影响最大、应用也比较广泛的一个研究方向)已经在16个大领域 250多个小领域中获得了应用15l。目前有数种以进化算法为主题的国际会议在世界 各地定期召开。现在已经...
摘要: 图着色算法是一种典型的NP-完全问题。在逆序算子、对偶算子和矩阵遗传算子的性能研究基础上, 采用自然数与二进制相互转换的编码方案,应用图着色问题的约束条件建立适应度评价函数,将具有 良好局部搜索性能的矩阵遗传算子与具有良好局部搜索性能的逆序与对偶组合算子优化组合应用,构 造了一种用于求解图着色问题的优...
针对图着色对顶点划分的本质特征,提出了基于度的种群初始化方法和交集杂交算子;为加快算法 的收敛速度,设计了新的贪婪局部搜索算子来改进杂交产生的后代个体.在此基础上,提出了图着色问题的一种新的混合遗传算法,对10个标准算例的仿真结果表 明,新混合遗传算法可以获得问题高质量的解,是一种有潜力的...
摘要: 将遗传算法与模拟退火方法和禁忌搜索方法结合, 提出了应用于图着色的混合遗传算法. 在混合方法中, 模拟退火算法用于局部寻优, 提高算法的收敛速度, 同时防止早熟收敛; 禁忌搜索算 法通过记忆能力防止进化过程出现循环来提高全局寻优能力. 用遗传算法进行全局搜索, 并与贪婪 遗传算法和 Dsatur 算法进行了比较, ...