代码如下: /**遗传算法(GA) 解决TSP 问题 *案例参考自《MATLAB 智能算法30个案例分析》 *本例以14个城市为例,14个城市的位置坐标如下(括号内第一个元素为X坐标,第二个为纵坐标):1:(16.47,96.10) 2:(16.47,94.44) 3:(20.09,92.54) *4:(22.39,93.37) 5:(25.23,97.24) 6:(22.00,96.05) 7:(20.47,9...
出于这样的考虑,为求解这类问题的启发式,元启发式算法,演化算法营运而生。 随着研究的深入,TSP问题已经演化成好多版本。本文的C程序对于对称和非对称的版本都适用。 遗传算法: 遗传算法(Genetic Algorithm),也称进化算法,是依据生物进化的过程而提出的一种启发式算法,由美国的J.Holland于1975年首次提出。其主要特点是...
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/...
首先介绍一下TSP问题。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...
一、遗传算法与TSP问题 1.1 TSP问题回顾 1.2 遗传算法描述 1.3 算法实现步骤 1.4 算法流程图 二、代码与解释 三、结果与分析 3.1 种群规模对算法性能的影响 3.2 城市序列对算法性能的影响 3.3 城市个数对算法性能的影响 3.4 交叉概率对算法性能的影响
遗传算法的实施步骤如下(以目标函数求最小为例)。 第一步:初始化 t←0进化代数计数器;T是最大进化代数;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;(即评估个体好坏的一个指标) 第三步:选择运算 将选择算子作用于群体;(类似于物竞天择,适者生存) 第四步:交叉运算 ...
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,...
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
C语言解决TSP问题的编程 /*通过C语言的运用遗传算法解决TSP问题*/ #include<stdlib.h> #include<stdio.h> #include<math.h> #include<stdafx.h> #include #definePopSize50/*种群类DNA个数*/ #defineMaxGens200/*最大代数*/ #defineN10/*问题规模*/ #definePC0.8/*交叉概率*/ #definePM0.01/*突变...
/*通过C语言的运用遗传算法解决TSP问题*/ #include #include #include #include #include #definePopSize50/*种群类DNA个数*/ #defineMaxGens200/*最大代数*/ #defineN10/*问题规模*/ #definePC0.8/*交叉概率*/ #definePM0.01/*突变概率*/ #defineRAND_MAX10 ...