遗传算法是一种基于生物进化过程的优化算法,主要包括选择、交叉、变异等操作。在使用遗传算法解决旅行商问题时,可以将每个排列p看作一个个体,目标函数f(p)看作个体的适应度,通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。 以下是遗传算法解决旅行商问题的C语言代码实现: 1. 我们需要定义城市的距离矩阵和其他相关参数,例...
百度试题 结果1 题目以下哪个算法用于解决旅行商问题? A. 快速排序 B. 深度优先搜索 C. 遗传算法 D. 二分查找 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目以下哪个算法适用于解决旅行商问题? A. 快速排序 B. 归并排序 C. 遗传算法 D. 动态规划 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。它基于生物进化的原理,通过模拟遗传、交叉和变异等操作,不断优化问题的解。在旅行商问题中,遗传算法可以被用来寻找最优的路径。 首先,遗传算法需要将问题转化为适合遗传算法求解的形式。在旅行商问题中,可以将每个城市看作基因的一个部分,整个路径则是一个个体。通过编码方...
百度试题 结果1 题目以下哪个算法不是用于求解旅行商问题(TSP)? A. 分支定界法 B. 动态规划 C. 遗传算法 D. 线性规划 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
城市总数信息是用户设置的城市数目。总距离信息是经过计算的TSP问题的最优路径长度,它是屏幕上象素点间的距离。 算法运行时间模块:包括算法启动前时间,它是用户设置完城市,进行求解时刻的时间;算法结束时间,它是程序运行完成,正确输出TSP结果时刻的时间;算法耗费时间,它是进行遗传算法求解TSP时算法所消耗的时间。
因此对旅行商问题的建模求解是具有技术性和实际意义的。但是在实际应用中,每一个区域的国家和城市巡回路线数目很多,造成旅行商可能的巡回路线数目非常庞大,因此其搜索空间也非常大,所以我们非常需要采用遗传算法来解决这个复杂的问题。 1.3 旅行商问题是一个较古老的并且复杂性较高的数学问题。最早的时候这叫做骑士旅行...
旅行商问题是个NP难问题,所以只能寻求近似解法,以下方法属于该问题近似解法的是A.人工神经元算法B.蚁群算法C.遗传算法D.最邻近算法
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旅行商问题(TSP)的一种改进遗传算法 传统的序号编码遗传算法 (GA)使用PMX、CX和OX等特殊的交叉算子 ,这些算子实施起来很麻烦。针对TSP问题的求解 ,提出了一种新的改进遗传算法 :单亲进化遗传算法 (PEGA) ... 马欣,朱双东,杨斐 - 《计算机仿真》 被引量: 195发表: 2003年 ...