本实验所采用遗传算法就是一种近似算法。 1.5遗传算法求解TSP问题流程图 二、程序说明 2.1 控制参数 2.2 编码规则 对TSP问题,遗传算法首先对每一个城市编号,编码为一个长度为城市数目的一维数组 A ,每个元素为一个城市编号,数组决定了城市的顺序,即从第 A[i] 个城市走到第 A[i+1] 个城市。 在实现中,使用...
遗传算法是将状态当成染色体,状态里的每一个决策都是染色体上的一个基因。然后根据实际情况生成一个适应度函数,计算每一串染色体对环境的适应度。让适应度高的遗传到下一代,适应度低的淘汰掉,另外在实现的过程中也许会发生变异,导致一些决策改变。除此之外,遗传算法是随机性近似算法,所以当我们运用该算法时必须采取措...
遗传算法求解TSP问题 1、遗传算法 前⼀篇遗传算法的基本内容在之前的博客已经应⽤过了 之前遗传算法解决的是函数优化问题，即求解最⼤值或最⼩值问题；此次要解决的是组合优化问题中的TSP问题，即旅⾏商问题。这边先介绍⼀下TSP问题 TSP问题（Traveling Salesman Problem），即旅⾏商问题，⼜译为旅⾏...
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。 简单地说,TSP问题就是要找到图中的最短哈密尔顿回路,即全局最短路径。 然后遗传算法可以模仿生物进化,然后可以找到一个近似最优解,但其不一定是全局最优解。 2、实验原理 1)产生初始种群;随机生成N个个体作为初始群体popm,随机选择一个种群; 2)适应...
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最大不同。
遗传算法求解TSP问题 解题思路 遗传算法步骤: 第一步:初始化 t←0进化代数计数器;T是最大进化代数(也可以没有);随机生成M个个体作为初始群体P(t); 第二步:个体评价 计算P(t)中各个个体的适应度; 第三步:选择运算 将选择算子作用于群体; 第四步:交叉运算 将交叉算子作用于群体;...
TSP问题的遗传算法设计 1.参数编码和初始群体设定 一般来说遗传算法对解空间的编码大多采用二进制编码形式,但对于TSP-类排序问题,采用对访问城市序列进行排列组合的方法编码,即某个巡回路径的染色体个体是该巡回路径的城市序列。 针对TSP问题,编码规则通常是取N进制编码,即每个基因仅从1到N的整数里面取一个值, ...
1、参考实验系统给出的遗传算法核心代码,用遗传算法求解TSP的优化问题,分析遗传算法求解不同规模TSP问题的算法性能。 2、对于同一个TSP问题,分析种群规模、交叉概率和变异概率对算法结果的影响。 3、增加1种变异策略和1种个体选择概率分配策略,比较求解同一TSP问题时不同变异策略及不同个体选择分配策略对算法结果的影响...
用遗传算法求解TSP问题 用遗传算法求解TSP问题 遗传算法简称GA(GeneticAlgorithm)，在本质上是一种求解问题的高效并行全局搜索方法。遗传算法的两大主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息相互交换，它实际上是模拟由个体组成的群体的整体学习过程，其中每个个体表示给定问题搜索空间中的一个解。begininitialization产生...
TSP算法可以简单概述为求解最优化的线路组合问题。本文以下题为例进行展开计算: 小明同学要去某城市旅游,该城市有5个景点需要参观,分别为A,B,C,D,E。小明同学从酒店出发最终要再回到酒店,现要求每个景点都要走且只走一遍,求解在此基础上所走路程的最...