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,如何安排才能使其所走的路线最短。
这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择、交叉、变异等核心步骤的实现。而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照。 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...
基于格雷码方法:传统二进制编码的一种改进,容易实现交叉,变异操作,但是对于该问题不是最优的 基于符号编码:对于TSP问题,我们直接使用路径来表示一个染色体。即使用一个整数数组,数组长度为TSP城市的数量,数组中存储各个城市编号,从下标为0开始逐个遍历数组元素形成的一个序列即为路径(对于要回到原点的要求,为了方便表示...
遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,通过模拟自然进化过程搜索最优解。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的,初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适...
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...
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
%TSP问题(又名:旅行商问题,货郎担问题)遗传算法通用matlab程序 %D是距离矩阵,n为种群个数,建议取为城市个数的1~2倍, %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为适应值归一化淘汰加速指数 ,最好取为1,2,3,4 ,不宜太大 %alpha为淘汰保护指数,可取为0~1之间任...
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; ? ?
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 ...
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...