TSP问题的规模与节点数有关。当节点数相对较小(解的搜索空间比较有限)的时候,是可以通过线性规划等算法获取精确的结果。当问题的规模增大,也就是节点数变得很大的时候,解的搜索空间会爆炸式增长,精确算法将无能为力,所以该问题被称为NP完全问题(大家可以网上搜索一下,了解什么是NP完全问题)。启发式算法一般用于解决...
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...
也就是说,没有一个算法能够在多项式时间内解得TSP问题的最优解,所以只能通过我们介绍的方法,即遗传算法、模拟退火算法、局部搜索,来寻求近似最优解。 遗传算法 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。 它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法,借鉴了达尔文的进...
* 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...
3.1选择TSP问题及遗传算法 3.2点击加载模型,选择模型文件 TSP模型文件存放在软件安装目录的ModelData文件夹下。3.3参数设置 其中种群大小为50,交叉概率为0.8,变异概率为0.05,最大迭代次数为500。3.4点击开始优化,得到运行结果 4.结果分析 通过遗传算法求解,我们得到了一个若干点的步行路径。风力发电公司的...
TSP问题是一个排序问题,排序与编码有几分相似,我们可以用遗传算法解决TSP问题么? 毫无疑问,是的。 Part 1旅行商问题 TSP是一个典型的组合优化问题: 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...
在本软件中,TSP问题不需要设定目标函数。 3.1选择TSP问题及遗传算法 3.2点击加载模型,选择模型文件 TSP模型文件存放在软件安装目录地ModelData文件夹下。 3.3参数设置 其中种群大小为50,交叉概率为0.8,变异概率为0.05,最大迭代次数为500。 3.4点击开始优化,得到运行结果 4.结果分析 通过遗传算法求解,我们得到了一个...
3.1选择TSP问题及遗传算法 3.2点击加载模型,选择模型文件 TSP模型文件存放在软件安装目录地ModelData文件夹下。 3.3参数设置 其中种群大小为50,交叉概率为0.8,变异概率为0.05,最大迭代次数为500。 3.4点击开始优化,得到运行结果 4.结果分析 通过遗传算法求解,我们得到了一个若干点的步行路径。风力发电公司的工作人员最...
% 这是主要的脚本,用于寻找旅行推销员问题(TSP)的(近似)最优解,% 通过设置一个遗传算法(GA)来搜索最短路径(推销员要经过每个城市一次,然后回到起始城市)。 clear;clc; load china; % 加载地理信息plotcities(province, border, city); % ...
MTSPV_GA可变多个旅行商问题(M - TSP)遗传算法(GA) 找到了(附近)的M - TSP的变化(即具有最佳的解决方案 可变数量的推销员)设立GA在搜索 的最短路径(最小距离为推销员需要前往 每个城市一次,并返回其起始位置) 摘要: 1。每个业务员一套独特的城市,并完成 ...