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。但是,随着问题规模的增大,精确算法将变得无能为力,因此,在后来的研究中,国内外学者重点使用近似算法或启发式算法,主要有遗传算法、模拟退火法、蚁群算法、禁忌搜索算法、贪婪算法和神经网络等。 1.2 深入分析 时间复杂度问题...
1、二元锦标赛选择操作; 2、OX交叉操作; 3、交换、逆转和插入相结合的变异操作。 一| 旅行商(TSP)问题 假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。 二|算法设计 01 |...
如果代码思路没问题的话,遗传算法解决TSP问题的效果貌似不太好。 我认为代码实现上可能有某些问题没注意到,比如选择父代交叉变异后父代没有保留,我将父代保留后按适应度加入淘汰,并且设置变异和交叉概率随迭代轮次改变,但是优化效果依旧不好,暂时没有找到问题 2023-04-17 回复喜欢 无语成谶 思路没啥问题...
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
问题:一个商人要经过20个地方买卖,每个地方的坐标为(xi,yi),问该商人应该如何规划路线,使得经过的总距离最短? 注:各个城市的坐标如下面代码“citys1”所示,第一列表示城市序号,第二、三列分别表示该城市的x、y坐标 具体代码如下: clear;clc; citys1=[1 12.8 8.5 ...
这说明旅行商问题的局部极值非常多,极值附近解的分数要远远低于整个解空间的平均分,这主要是因为一个较优解的进行一次变异后生成的子女绝大部分都是畸形的分数很低的个体,由于遗传算法并不放弃这些进化方向,从而影响了群体的平均分。灾变时对整个解空间进行随机搜索,这时的群体平均分可以作为整个解空间平均分的体现,...
巡回旅行商问题(TSP)是一个组合优化方面的问题,已经成为并将继续成为测试组合优化新算法的标准问题。从理论上讲,使用穷举法不但可以求解TSP问题,而且还可以求出该问题的最优解。但是对现有的计算机来说,使用常规的穷举法在如此庞大的搜索空间中寻求最优解,几乎是不可能的。所以,各种求解TSP问题的优化算法应运而生了,...
2.6 遗传算法的改进方向 3 遗传算法流程 4 关键参数说明 三、部分源代码 functionvarargout=gaGui(varargin) %GAGUIM-fileforgaGui.fig %GAGUI,byitself,createsanewGAGUIorraisestheexisting %singleton*. % %H=GAGUIreturnsthehandletoanewGAGUIorthehandleto ...
用遗传算法求解旅行商问题及其代码设计
旅行商问题，即给定一系列城市和每对城市之间的距离，目标是找出访问每一座城市一次并最终回到起始城市的最短路径。为了解决这个问题，本文将采用遗传算法进行求解。数据文件位于文章末尾。首先，我们将城市的编码方式设置为整数，对于127个城市，依次编码为0至126。一条路线可以表示为一个127维的向量，用于...