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长,到目
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...
1.2 遗传算法描述 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...
tsp问题遗传算法python 遗传算法解决tsp问题 1.遗传算法1.1 遗传算法的概念 遗传算法是一种基于“适者生存”的高度并行、随机和自适应的优化算法,通过复制、交叉、变异将问题解编码表示的“染色体”群一代代不断进化,最终收敛到最适应的群体,从而求得问题的最优解或满意解。其优点是原理和操作简单、通用性强、不受...
对于近似算法,我们一般可分为两类: 一,构造法。二,改善法。 TSP也不例外。这里我们做一下分类: 构造法 1.最近邻法 2. 最近插入法 3. Greedy法 4. ... 改善法 1. 局部搜索法 2-opt,3-opt 2. SA法 3. Tabu Search法 4. 遗传算法 5.
编写完程序后,您需要通过输入不同的城市数量和距离矩阵来测试程序的正确性。确保程序能够正确计算出最小路径成本,并输出相应的路径。 请注意,由于旅行商问题是一个NP难问题,对于较大的城市数量,回溯法可能会非常耗时。在实际应用中,可能需要采用更高效的算法(如动态规划、遗传算法等)来解决。
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...
在路线规划方面,由于起点(入境城市)不固定,问题变成了一个开放式旅行商问题。需要考虑如何选择最佳的起始城市,可以尝试多个潜在的起点并比较结果。优化目标包括最大化游览的山景数量和最小化总费用,这是一个典型的多目标优化问题。可以考虑使用多目标进化算法,如NSGA-III或MOEA/D-DE等。在算法设计时,需要特别注意如...
解决有145个城市的旅行商问题,解决方法-遗传算法。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 2018-HIT-机器学习实验.zip 2025-03-14 18:55:27 积分:1 采用机器学习分析双色球。.zip 2025-03-14 18:25:22 积分:1 本项目是一个简单的基于在Sklearn框架的机器学习算法案例,包括KNN,线性回归,...
以遗传算法(GA)求解旅行商问题(TSP)MATLAB代码讲解这篇推文的主函数为例,原来主函数的代码如下: % % @作者:随心390 % @微信公众号:优化算法交流地 % tic clear clc %% 输入数据 x=[38.24,39.57,40.56,36.26,33.48,37.56,38.42,37.52,41.23,41.17,36.08,38.47,38.15,37.51,35.49,39.36,38.09,36.09,40.44,40.3...