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...
这个问题上我们选择第一种。 基于TSP问题的遗传算法代码如下: 1#include <stdio.h>2#include <tchar.h>3#include <math.h>4#include <stdlib.h>5#include 678intscale;/*种群规模*/9intcityNum;/*城市数量*/10int*pathlength;/*存储种群每个个体路径长度*/11double*cumPropa;/*存储个体累积概率*/12intbe...
遗传算法解决TSP问题(C++版) 遗传算法流程: 交叉,编译,计算适应度,保存最优个体。 其中交叉过程是选择最优的两个染色体进行交叉操作,本文采用的是轮盘赌算法。 #include #include #include usingnamespacestd; #definepopulation200//种群数量 #definepc0.9//交叉的概率 #definepm0.1//变异的概率 #definecount200/...
遗传算法求TSP问题 目录 人工智能第四次实验报告 1 遗传算法求TSP问题 1 一 、问题背景 1 1.1 遗传算法简介 1 1.2 遗传算法基本要素 2 1.3 遗传算法一般步骤 2 二 、程序说明 3 2.3 选择初始群体 4 2.4 适应度函数 4 2.5 遗传操作 4 2.6 迭代过程 4 三 、程序测试 5 3.1 求解不同规模的TSP问题的算法...
解TSP问题的遗传算法C语言程序 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> #include<alloc.h> #include<conio.h> #include<float.h> #include #include<graphics.h> #include<bios.h> #define maxpop 100 #define maxstring 100 struct pp{unsigned char chrom[maxstring]; float x,...
解TSP问题的遗传算法C语言程序 #includestdio.h #includestdlib.h #includemath.h #includealloc.h #includeconio.h #includefloat.h #includetime.h #includegraphics.h #includebios.h #define maxpop 100 #define maxstring 100 struct pp{unsigned char chrom[maxstring]; ? ?float x,fitness; ? ?
数学建模:最详细的遗传算法解决tsp问题(C语言实现).pdf,数学建模:最详细的遗传算法解决tsp问题(C语⾔实现) 1.遗传算法是什么? 遗传算法的概念是由Holland于1973年受⽣物进化论的启发⽽⾸次提出的,它是⼀种通过模拟⽣物界⾃然选择和遗传机制的随机搜索
应用遗传算法解决 TSP 问题,首先对访问城市序列进行排列组合的方法编码,这保证了每个城市经过且只经过一次。接着生成初始种群,并计算适应度函数,即计算遍历所有城市的距离。然后用最优保存法确定选择算子,以保证优秀个体直接复制到下一代。采用有序交叉和倒置变异法确定交叉算子和变异算子。
目前为止C语言的部分快要结束了,还差最后一个C语言和Python交互了,今天就讲这个。C语言和Python交互方法多了去了,有Python调用C语言,也有C语言调用Python,一般情况下Python调用C语言比较常见,毕竟Python慢,调用C语言加快速度,提高性能,这里重点讲Python调用C语言。
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...