* 目前最佳解总距离为 10628,其中距离的计算方式为 sqrt((x*x + y*y)/10) * 该程序使用遗传算法求解 TSP,解集最优总距离为 10648,相比贪心算法解集有较大改进,接近最优解 ***/ #include<stdio.h> #include<math.h> #include<stdlib.h> #include //城市数量 N #define N 48 //标识城市是否被访问...
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,到这n个城市中的每一个城市去一次,最后回到自己所在的城市,而且每个城市只能去一次,求解从出发到回到自己所在城市的最短路径。 旅行商问题是一个NP难问题,通常可以使用遗传算法求解。但是遗传算法的缺点是需要大量的迭代次数才能收敛到最优解。因此我们将...
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...
旅行商遗传算法问题python 旅行商问题算法流程图 一、题目 一个售货员必须访问n个城市,恰好访问每个城市一次,并最终回到出发城市。 售货员从城市i到城市j的旅行费用是一个整数,旅行所需的全部费用是他旅行经过的的各边费用之和,而售货员希望使整个旅行费用最低。 (等价于求图的最短哈密尔顿回路问题)令G=(V, ...
“py” for Python, “cpp” for C++, and “java” for Java). If you are using C++11, then the name of your file should be “homework11.cpp”, and if you are using Python3, then the name of your file should be “homework3.py”. Please use the programming languages mentioned above...
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,该矩阵中每一行的前 30 个元素表示经过的城市编号,最后一个...
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...
在城市数较小的时候准确度较高,在城市数较大的时候结果不是很稳定,会陷入局部最优解;好的结果依赖于交换基因个数以及遗传代数。如果引入突变基因,最终效果会好一些。 4座城市 7座城市 9座城市 11座城市(结果不准确了) 11座城市(结果不准确) 12座城市(结果不准确) ...
算法过程 遗传算法是不断迭代的过程,其中只有达到了迭代的次数或者解的精度才可以跳出迭代,迭代的过程中总是不断的进行选择、交叉和变异。 计算适应度函数就是不断维护fitness矩阵,其中第一列为适应度,第二列为选择概率,第三列为累计概率。计算适应度函数主要是为下面的选择函数准备好数据。 计算适应度函数 选择函数...
简介:本文将介绍如何使用遗传算法来解决旅行商问题(TSP),通过numpy和pandas库实现。我们将首先介绍TSP问题的基本概念,然后阐述遗传算法的工作原理,最后通过Python代码实现遗传算法并解决TSP问题。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在本文中,我们将使用遗传算法来解...