y=temp; 遗传算法-赋值模块 %D是距离矩阵,n为种群个数%参数a是中国51个城市的坐标%C为停止代数,遗传到第 C代时程序停止,C的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定%m为适配值淘汰加速指数,最好取为1,2,3,4,不宜太大%交叉概率Pc,变异概率Pm%R为最短路径,Rlength为路径长度functionGAdata=load('eil51.txt...
通过距离矩阵可以得到城市之间的相互距离,从距离矩阵中的到距离最短路 径,解决TSP问题的算法很多,如模拟退火算法,禁忌搜索算法,遗传算法等 等,每个算法都有自己的优缺点,遗传算法收敛性好,计算时间少,但是得到的 是次优解,得不到最有解。 算法设计 遗传算法属于进化算法的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理...
遗传算法的基本运算过程 (1)种群初始化:个体编码方法有二进制编码和实数编码,在解决TSP问题过程中个体编码方法为实数编码。对于TSP问题,实数编码为1-n的实数的随机排列,初始化的参数有种群个数M、染色体基因个数N(即城市的个数)、迭代次数C、交叉概率Pc、变异概率Pmutation。 (2)适应度函数:在TSP问题中,对于任意...
求解TSP,则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到山顶或谷底的过程。 这一篇将用遗传算法解决TSP问题。 1)评价。 这个评价算法应该比較简单了,就是找计算总距离,小的为优。目标函数转化为适应度函数能够取倒数。 2)突变。为了防止反复訪问,不能随机的进行突变。由于每一个城市仅仅能訪问一次。我们仅仅须要随意的交...
用遗传算法解决TSP问题 设计思路: 1.初始化城市距离 采用以城市编号(i,j=1代表北京,=2代表上海,=3代表天津,=4代表重庆,=5代表乌鲁木齐)为矩阵行列标的方法,输入任意两个城市之间的距离,用矩阵city表示,矩阵中的元素city(i,j)代表第i个城市与第j个城市间的距离。 2.初始化种群 通过randperm函数,生成一个一维...
用遗传算法解决这类问题,没有太多的约束条件和有关解的限制,因而可以很快地求出任意两点间的最短路径以及一批次短路径。 2. 2.1遗传算法介绍 遗传算法是一种模拟生命进化机制的搜索和优化方法,是把自然遗传学和计算机科学结合起来的优化方程,有很强的解决问题的能力和广泛的适应性。其假设常描述为二进制位串,位串...
%% GA遗传算法用来解决TSP问题测试文件 clc; clear %清屏清除工作区 close all; %% 取得要处理的城市的坐标,作出初始图 %position=load('景区经纬度.txt'); %这句可以读入所需要处理的数据,以下采用的是随机产生的坐标信息 t0=clock; citys=[ 1304 2312; ...
遗传算法解决TSP问题1.TSP问题所谓TSP问题(旅行商问题)即最短路径问题就是在给定的起始点S到终止点T的通路集合中,寻求距离最小的通路,这样的通路成为S点到T点的最短路径。在寻找最短路径问题上,有时不仅要知道两个指定顶点间的最短路径,还需要知道某个顶点到其他任意顶点间的最短路径。用遗传算法解决这类问题,...
这两个函数的组合用于计算城市之间的距离,并构建了距离矩阵,该矩阵在解决旅行推销员问题(TSP)时非常有用,因为TSP需要计算不同城市之间的距离以找到最短路径。 选择操作 - select.m 选择是遗传算法中的一个关键步骤,用于确定哪些个体将被用于交叉...
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;...