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...
1948年,由美国兰德公司推动,TSP称为近代组合优化领域的典型难题。 TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。近年来,有很多解决该问题的较为有效的算法不断被推出。例如Hopfield神经网络方法,模拟退火方法一集遗传算法等方法。 TSP搜索空间随着城市数n的增加而增大,所有的旅程路线组合数为(n-1)!/2...
遗传算法程序matlab 1.遗传算法程序: 2.说明: fga.m为遗传算法的主程序;采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择,均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作! 3. 4.function [BestPop,Trace]=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInversion,options) 5.% [BestPop,Trace]=fmaxga(...
1948年,由美国兰德公司推动,TSP成为近代组合优化领域的典型难题。 TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。 近年来,有很多解决该问题的较为有效的算法不断被推出,例如Hopfield神经网络方法,模拟退火方法以及遗传算法方法等。 TSP搜索空间随着城市数n的增加而增大,所有的旅程路线组合数为(n-1)!/2。
Т——算法终止条件,一般终止进化代数为100—500; 问题的表示 对于一个实际的待优化问题,首先需要将其表示为适合于遗传算法操作的形式。用遗传算法解决TSP,一个旅程很自然的表示为n个城市的排列,但基于二进制编码的交叉和变异操作不能适用。 路径表示是表示旅程对应的基因编码的最自然,最简单的表示方法。它在编码...
基于Matlab的协同进化遗传算法求解旅行商问题 旅行商问题(Traveling Salesman Problem,简称TSP问题),即为求解最优化的城市线路组合,要求每个城市都要走且只走一遍,终点城市同出发城市为同一个,最终所走路程需最短。本文在传统遗传算法基础上,对其进行改进优化,提出了精英保留的协同进化遗传算法,并分别以30、50和75个...
简介:基于遗传算法解决TSP问题(Matlab代码实现) 1 概述 旅行商问题是一个经典的路径规划问题,传统TSP假设客户位置和客户之间旅行时间是固定不变的,而在现实生活中交通状况和客户要求可能会随着时间而改变,为了找到最经济的路线,可在业务员完成对每个客户的服务后做出实时决策。遗传算法具有全局搜索的性能,成为处理组合优...
报告题目：基于Matlab的遗传算法解决TSP问题 说明：该文包括了基于Matlab的遗传算法解决TSP问题的基本说明，并在文后附录了实现该算法的所有源代码。此代码经过本人的运行，没有发现错误，结果比较接近理论最优值，虽然最优路径图有点交叉。因为本人才疏学浅，本报告及源代码的编译耗费了本人较多的时间与精力，特收取...
matlab 问题描述 下图矩阵展示了不同城市之间的距离,城市到自身的距离为0,现要求从Hong Kong出发,找一条最短的旅游顺序,使得游览所有城市后回到Hong Kong。 这里写图片描述 基本思路 主要是问题的编码阶段,对于TSP问题在遗传算法中编码使用整数编码,使用整数来代表每一个城市,比如这里可以依次使用1,2,3,...,13...
标题中的“MATLAB下使用遗传算法解决TSP问题”指的是使用MATLAB编程环境,通过遗传算法来求解旅行商问题(Traveling Salesman Problem,简称TSP)。旅行商问题是一个经典的组合优化问题,其目标是寻找最短的可能路线,使得旅行商能够访问每个城市一次并返回起点。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法,由John Henr...