文章目录1 引言2 方法2.1 初始化蚁群参数2.2 一只蚂蚁搜索可行解(转移概率建模)2.3 更新信息素2.4 判断终止与退出3 Python代码实现参考文献与致谢 1 引言旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个经典的组合优化问题:说有一个商品推销员要去若干个城市推销商品,该推销员从一个城市出发,需要经过所有城市后,...
前言:DEAP是目前Python领域最流行的GP框架。因此,本系列教程将详细介绍基于DEAP实现GP的各种技巧。如有不足,也欢迎大家提出意见,以便对教程进行更新。 GP求解旅行商问题 GP当然也可以用于求解组合优化问题。在这里,我们将使用GP来解决旅行商问题(TSP)。TSP是指一个旅行商要拜访n个城市,他必须从自己所在的城市出发,到...
交换操作非常容易理解,但实际上优化效率和效果并不好,反序操作的性能显著优于交换算子。 4、模拟退火算法求解旅行商问题 Python 程序 # 模拟退火算法求解旅行商问题 Python程序# === 关注 Youcans,分享更多原创系列 https://www.cnblogs.com/youcans/ ===# Program: SimulatedAnnealing_v6.py# Purpose: Simulate...
python求解旅行商问题 旅行商问题算法 一、问题描述 旅行商问题是指旅行家要旅行n个城市,要求每个城市经历一次且仅经历一次然后回到出发城市,并要求所走路程最短。 首先通过所给出的一个无向图,即n个顶点,m个无向边,每条边有一个权值代表两个点之间的距离,要求把每一个点都走一遍并回到原点,求路径的最短值。
对于n个城市的TSP,本文利用python分别实现遗传算法,混合粒子群算法,模拟退火算法,蚁群算法对该问题的求解。 一、遗传算法 A. 遗传算法的基本运算过程如下: 初始化编码:设置最大进化代数T_max、选择概率、交叉概率、变异概率、随机生成m个染色体的群体,每个染色体的编码对于一个可行的路径(如6个城市,[1,3,2,6,4...
最近邻算法（Nearest Neighbor Algorithm）编程难度级别：初级时间复杂度：O(n^2)，其中n是城市的数量所需库：无，标准Python库即可 import numpy as np import sys def nearest_neighbor(distances): num_cities = len(distances) tour = [0] # 假设从城市0开始 for _ in range(num_cities - ...
遗传算法 (解决TSP旅行商问题) 附Python代码 1.什么是TSP旅行商问题? 1.1 问题本质 旅行商问题是一个经典的组合优化问题。 问题实质是一个带权完全无向图,找一个权值最小的Hamilton回路。( 即点到点的最优路径问题 ) 早期的研究者使用精确算法求解该问题,常用的方法包括:分枝定界法、线性规划法、动态规划法等...
Python3. However, Python is the preferred language for today’s large-scale AI program applications. - Please name your program “homework.xxx” where ‘xxx’ is the extension for the programming language you choose (“py” for Python, “cpp” for C++, and “java” for Java). If you ar...
需要源代码的去评论区~代码使用过程有问题可以随时后台私信我,看到后会立刻回复!, 视频播放量 35、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 3、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 搞起来321, 作者简介 专业搞智能优化算法,路径规划,有matlab和Python代码程序,需要的可以进我的
巡回旅行商问题(TSP)是一个组合优化方面的问题,已经成为测试组合优化新算法的标准问题。应用遗传算法解决 TSP 问题,首先对访问城市序列进行排列组合的方法编码,这保证了每个城市经过且只经过一次。接着生成初始种群,并计算适应度函数,即计算遍历所有城市的距离。然后用最优保存法确定选择算子,以保证优秀个体直接复制到下...