(1).算法流程 遗传算法TSP问题的流程图如图1所示。 图1 遗传算法TSP问题求解的流程图 (2).遗传算法实现 三、MATLAB程序实现 (1).种群初始化 种群初始化函数InitPop的代码: function Chrom = InitPop(NIND,N) %% 初始化种群 % 输入: % NIND:种群大小 % N: 个体染色体长度(这里为城市的个数) % 输出: % ...
TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法。TSP问题可以描述为:已知n个城市之间的相互距离,某一旅行商从某一个城市出发,访问每个城市一次且仅一次,最后回到出发的城市,如何安排才能使其...
TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法。TSP问题可以描述为:已知n个城市之间的相互距离,某一旅行商从某一个城市出发,访问每个城市一次且仅一次,最后回到出发的城市,如何安排才能使其...
Part 2 遗传算法求解旅行商问题的实现 基本遗传算法的主要步骤如下: 对于TSP问题,每一个个体代表着一种排列方式,而排列方式本身就是一种编码,所以,我们得到路径即得到编码,无需再对数据进行编码。 也正是由于路径顺序即为编码,所以在交叉、变异时要受到不能重复的限制,这是使用遗传算法求解TSP问题与求解一般问题的...
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...
1. 参照《最小生成树算法在旅行商问题中的应用》实现最小生成树的TSP解法法。 2. 改进遗传算法,引入灾变的思想,得到全局最优解。 3. 进一步了解其他智能算法的TSP问题解决方案 参考文献: 1. 点击打开链接 2. 点击打开链接 3.http://blog.csdn.net/corivsky/article/details/3621415 ...
1.GA基本概念与算法最简单的python实现 遗传算法(Genetic Algorithm, GA),是一种通过模拟生物自然进化过程的随机搜索算法,主要思想是模拟生物进化论中自然选择和遗传学机理的生物进化过程。废话不多说,看看具体的实现过程。 这里列出几个算法的名词及定义:
遗传算法实现TSP问题三是自身参数的设定其中重要的是群体大小最大迭代次数交叉概率和变异概率通过实验我们可以看到最大迭代次数对问题求解的精度有影响交叉概率和变异概率的设定对问题的收敛速度和求解精度都有极大的影响目前很多研究都是根据具体的领域问题改进交叉算子变异算子寻找最优的参数设定来提高算法收敛速度和保证最...
前面我们用遗传算法动手做了两个实验,本篇文章我们再用遗传算法做一个实验:用遗传算法求解TSP。 在这个问题中,我们的个体就是一条一条的路线了,其目的就是找到一条总距离最短的路线。基本步骤与前两篇文章基本类似,不过在本问题中,我们用城市路线中每个城市的经纬度来表示个体(城市路线)的DNA。
TSP问题求解的遗传算法实现 下面是一个使用Python实现的基于遗传算法的TSP问题求解示例代码: importrandomimportnumpyasnp# 定义城市坐标city_coordinates={'A':(0,0),'B':(1,2),'C':(3,4),'D':(5,6),'E':(7,8)}# 计算两个城市之间的距离defdistance(city1,city2):x1,y1=city_coordinates[city1...