1 问题描述 旅行商问题:给定一系列城市和每对城市之间的距离,求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。 本文章中,城市数据为 127 个城市的 x 和 y 坐标。数据地址见文末。 2 流程图 3 实现细节解释 3.1 路线个体的表示 采用整数编码的方式,将 n 个城市依次编码为 0 到 n-1。对于所给数据而言,...
参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。(5个参数?) 2.2 遗传算法的执行过程 结合生物学实现迭代,进化。(有点-_-||) 3.问题的引出与形象化解决 3.1 寻找最高山峰,袋鼠蹦跳问题 爬山算法,模拟退火,遗传算法 3.2 大体实现过程 首先寻找一种对...
我们先上代码吧,看代码理解一下原理。 主函数: main1.m clear;clc;tStart=tic;% 算法计时器%%%%%%%%%%%%自定义参数%%%%%%%%%%%%%[cityNum,cities]=Read('dsj10.tsp');cities=cities';% 2*1000%cityNum = 100;maxGEN=100;popSize=100;%遗传算法种群大小crossoverProbabilty=0.9;%交叉概率mutationPr...
在我看来,二进制编码有编码简单、操作易实现的优点,但是呢因为其随机性,使得算法的局部搜索能力差,下面引用CSDN上某位博主的例子:若0010101111的第2位发生了变异,即从0变为1,那么表现型则会从x=175变成了x=431,变异使得表现型变化很大,很不稳定。遗传算法相比模拟退火算法,在我看来前者局部搜索能力强,但是全局搜索...
这说明旅行商问题的局部极值非常多,极值附近解的分数要远远低于整个解空间的平均分,这主要是因为一个较优解的进行一次变异后生成的子女绝大部分都是畸形的分数很低的个体,由于遗传算法并不放弃这些进化方向,从而影响了群体的平均分。灾变时对整个解空间进行随机搜索,这时的群体平均分可以作为整个解空间平均分的体现,...
旅行商问题，即给定一系列城市和每对城市之间的距离，目标是找出访问每一座城市一次并最终回到起始城市的最短路径。为了解决这个问题，本文将采用遗传算法进行求解。数据文件位于文章末尾。首先，我们将城市的编码方式设置为整数，对于127个城市，依次编码为0至126。一条路线可以表示为一个127维的向量，用于...
遗传算法解决5种多旅行商问题(mtsp)的matlab程序 分别为以下5中情况: 1.从不同起点出发回到起点(固定旅行商数量) 2.从不同起点出发回到起点(旅行商数量根据计算可变) 3.从同一起点出发回到起点 4.从同一起点出发不会到起点 5.从同一起点出发回到同一终点(与起点不同)...
各种遗传算法解决旅行商问题的matlab代码大合集,其中英文注释5种方法,中文注释一种方法。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:13 积分 电信网络下载 Matlab实现决策树算法 2024-12-18 22:43:39 积分:1 【Java毕业设计】代毕业设计,java调用百度API实现多种语言翻译并在线朗读.zip 2024-12-18 20:44:53 积分:1 ...
擅长智能算法优化神经网络的预测问题、分类问题和故障检测问题。地图一的运行效果图: 地图二运行效果截图: 地图三运行效果截图: 本文将介绍一种使用GA_PSO遗传算法和粒子群算法相结合来优化解决TSP旅行商问题的方法,并提供了Matlab代码。该方法通过将两种算法进行聚合,获得遗传算法和粒子群算法的优点,既能够充分利用遗传...
代码说明 遗传算法解决TSP旅行商问题 算法分为4个类: GeneticAlgorithm SpeciesIndividual SpeciesPopulation TSPData 数据规模: 10 cities, 20 cities and 31 cities. 类说明: GeneticAlgorithm: 遗传算法的主体部分,包括选择、交叉、变异 SpeciesIndividual: 物种个体类 SpeciesPopulation: 物种种群类 TSPData: TSP数据类...