遗传算法解决TSP 问题基于二进值编码的变异操作不能适用,不能够由简单的变量的翻转来实现 在TSP问题中个体的编码是一批城市的序列,随机的在这个序列抽取两个城市,然后交换他们的位置。这样就实现了个体编码的变异,算法如下: 产生两个0到1之间的随机实数; 将这两个随机实数转化为0到n(城市数)-1之间的随机整数; ...
问题的表示 对于一个实际的待优化问题,首先需要将其表示为适合于遗传算法操作的形式。用遗传算法解决TSP,一个旅程很自然的表示为n个城市的排列,但基于二进制编码的交叉和变异操作不能适用。 路径表示是表示旅程对应的基因编码的最自然,最简单的表示方法。它在编码,解码,存储过程中相对容易理解和实现。例如:旅程(5...
求解TSP问题时应用最广泛的算法主要是遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO),已被众多学者深入研究。周頔提出基于多种群多策略,且带有参数自适应调整的混合遗传-蚁群(HPSGAO)算法,利用遗传策略和蚂蚁策略的有效组合得到信息分配的最优解,通过10个TSP问题的仿真实验证明HPSGAO算法能以较...
问题的表示 对于一个实际的待优化问题,首先需要将其表示为适合于遗传算法操作的形式。用遗传算法解决TSP,一个旅程很自然的表示为n个城市的排列,但基于二进制编码的交叉和变异操作不能适用。 路径表示是表示旅程对应的基因编码的最自然,最简单的表示方法。它在编码,解码,存储过程中相对容易理解和实现。例如:旅程(5...