TSP问题是一个组合优化问题,暴力求解的时间复杂度为$2^nn^2$。该问题是NP完全问题,这类问题的大型实例不能用精确算法求解,必须寻求这类问题的有效的近似算法。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...
%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')%初始化a=[data(:,2)da...
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...
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...
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，⼜译为旅⾏推销员问题、货郎担...
(1)染色体(Chromosome):在使用遗传算法时,需要把问题的解编成一个适合的码子。这种具有固定结构的符号串既是染色体,符号串的每一位代表一个基因。符号串的总位数成为染色体的长度,一个染色体就代表问题的一个解,每个染色体也被称为一个个体。 (2)群体(Population):每代所产生的染色体总数成为群体,一个群体包含了...
tsp问题——遗传算法解决 TSP问题最简单的求解方法是枚举法。 它的解是多维的、多局部极值的、趋于无穷大的复杂解的空间。搜索空间是n个点的全部排列的集合。大小为(n-1)! 。能够形象地把解空间看成是一个无穷大的丘陵地带,各山峰或山谷的高度即是问题的极值。求解TSP,则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以...
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...
3.1选择TSP问题及遗传算法 3.2点击加载模型,选择模型文件 TSP模型文件存放在软件安装目录地ModelData文件夹下。 3.3参数设置 其中种群大小为50,交叉概率为0.8,变异概率为0.05,最大迭代次数为500。 3.4点击开始优化,得到运行结果 4.结果分析 通过遗传算法求解,我们得到了一个若干点的步行路径。风力发电公司的工作人员最...
遗传算法解决TSP问题思路: 假设出发城市是0: 1.编码 最常用策略:路径编码 直接采用城市在路径中的位置来构造用于优化的状态。例:四个城市TSP问题,路径:0-1-2-3 路径编码:(0 1 2 3) 基因编码用来表示遍历的城市顺序,如1230,表示四个城市中,先经过城市1,再经过城市2,依此类推。