上述程序中,对遗传算法做了以下两处改进。 1.使用精英策略 子代种群中的最优个体永远不会比父代最优的个体差,这样使得父代的好的个体不至于 由于交叉或者变异操作而丢失。 2.使用进化逆转操作 在本文的编码中,每一个染色体即对应一个TSP环游,如果染色体码串的顺序发生变化,则环游路径也随之改变。因此,TSP问题解...
基于格雷码方法:传统二进制编码的一种改进,容易实现交叉,变异操作,但是对于该问题不是最优的 基于符号编码:对于TSP问题,我们直接使用路径来表示一个染色体。即使用一个整数数组,数组长度为TSP城市的数量,数组中存储各个城市编号,从下标为0开始逐个遍历数组元素形成的一个序列即为路径(对于要回到原点的要求,为了方便表示...
采用有序交叉和倒置变异法确定交叉算子和变异算子。 算法流程 旅行商问题的遗传算法实现 1.初始群体设定 一般都是随机生成一个规模为 N 的初始群体。在这里,我们定义一个s行t列的pop矩阵来表示群体,t 为城市个数 + 1,即 N + 1,s 为样本中个体数目。在本文探讨了 30 个城市的 TSP 问题,此时 t 取值 31,...
1.根据具体问题确定可行解域,确定一种编码方法,能用数值串或字符串表示 可行解域的每一解。 2.对每一解应有一个度量好坏的依据,它用一函数表示,叫做适应度函数。 3.确定进化参数群体规模M,交叉概率pc、变异概率pm、进化终止条件。 表2列出了生物遗传概念在遗传算法中的对应关系: 遗传算法求解TSP问题 ...
如果crs= csr, 那么该TSP问题为对称的,否则为非对称的。 一个TSP问题可以表达为: 求解遍历图G = (V, E, C),所有的节点一次并且回到起始节点,使得连接这些节点的路径成本最低。 二、遗传算法 遗传算法(Genetic Algorithms )是基于生物进化理论的原理发展起来的一种广为应用的、高效的随机搜索与优化的方法。其...
•引言•TSP问题概述•遗传算法基础•基于遗传算法的TSP问题求解•实验结果与分析•结论与展望 01 引言 研究背景与意义 旅行商问题(TSP)是计算科学中的经典问题，属于NP难问题，随着城市数量的增加，需要计算的路径组合呈指数级增长。因此，需要高效的求解算法。遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，具有...
基于遗传算法的 TSP 问题求解 摘要 TSP Traveling Salesman Problem 问题又称巡回旅行商问题是一类典 型的NP 完 全问题遗传算法是解决 NP 问题的一种较理想的方法文章首先介绍了遗传 算法 的基本原理特点及其基本实现技术论述了遗传算法在编码表示和遗传算子 ...
遗传算法是计算机科学人工智能领域中用于处理最优化旳一种搜索启发式算法,是进化算法旳一种。该算法通过模拟生物学交叉、变异等方式,是目前向最优解旳方向进化,因此使用于TSP问题旳求解。 关键词:人工智能;TSP问题;遗传算法 本组组员:林志青,韩会雯,赵昊罡 本人分工:掌握遗传算法旳基本原理,编写遗传算法中部分匹配交...
基于遗传算法的TSP 问题求解 摘要 TSP(Traveling Salesman Problem)问题又称巡回旅行商问题是一类典型的NP完 全问题,遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法。文章首先介绍了遗传算法 的基本原理、特点及其基本实现技术;论述了遗传算法在编码表示和遗传算子(包 ...
定义个体类和GA算法类。 个体类包含基因列表和适应度。这里的基因列表也就是长度为city_num的答案数组。 适应度则用路径长度表示。 GA算法类则包含:交叉、变异、选择。 交叉每次选择两个个体作为父体和母体,交换部分基因子数组,注意去重,同时保持种群个体数不变。