对于TSP问题,一般采取逆序交换突变(Inversion Mutation)或swap突变。 在MATLAB中编写代码: 下面是一个简化的MATLAB代码示例,用于解决TSP问题: matlab function tsp_ga_solution() % 假设我们有8个城市,其坐标如下 cities = [ 37, 52; 49, 49; 52, 64; 20, 26; 40, 30; 21, 47; 17, 63; 31, 62 ]...
这绝对是我看到的最好优化算法,遗传算法与蚁群算法结合!清华大佬带你快速上手 -人工智能/机器学习/MATLAB 论文学者 贪心算法、近似算法、蚁群算法求解旅行商问题 托马斯_马洛礼 17:08 【项目分享】蚁群算法(附代码实现) kami陆 24:41 蚁群算法求解TSP问题的Python实现 ...
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)data(:,3)];n=50;C=1000;m=2;Pc=0.9;Pm=0.2;D=juli(a);%生成距离矩阵[R,Rlength...
在解决TSP问题中，每一个粒子相当于遗传算法中的每一个个体，粒子的位置则相当于该个体访问所有城市的路径，粒子的速度则是一个交换序列的矩阵。该交换序列是把个体最优或群体最优的粒子与粒子群的路径关系。就是说在最优个体的粒子其中一个元素在待优化的粒子中的位置记录下来，并且在接下来的更新粒子位置时，尽量...
旅行商问题(TSP)是优化领域长期研究的热门问题。用于解决这些问题的最成功的方法是元启发式算法。在本研究中,改进版的 Bee 算法用于求解 GSP。除了经典蜜蜂算法之外,还开发了两种不同的城市选择和搬迁功能。使用这些功能,可以更改多个城市的位置,并且数量不定。这些新功能是在经典蜜蜂算法的延续中加入的,并且只在精英...
用模拟退火算法解决如下10个城市的TSP问题,该问题的最优解为 编程实现 用MATLAB实现模拟退火算法时,共编制了5个m文件,分别如下 1.swap.m function [newpath,position]=swap(oldpath,number) %对oldpath进行互换操作 % number为产生的新路径的个数 % position为对应newpath互换的位置 ...
旅行商问题,即TSP问题(Traveling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。 近年来,有很多解决该问题的较为有效的算法不断被推出,例如Hopfield神经网络方法,模拟退火方法以及遗传算法方法等。 TSP搜索空间随着城市数n的增加而增大,所有的旅程路线组合数为(n-1)!/2。在如此庞大的搜索空间中寻求最优解,对于常规方法和现有的计算工具...
【算法】模拟退火算法解决TSP问题的matlab实现 前言 模拟退火算法(SA)是较为常见的现代优化算法之一,常用于旅行商(TSP)问题中。数学建模里学生们常常使用该算法,甚至是为了使用这个算法而使用这个算法,让评委老师们审美疲劳。评委老师明确表明使用所谓"神算法"(神经网络,模拟退火,遗传算法等等)而过于牵强者拿不了高分(...
基于Matlab的协同进化遗传算法求解旅行商问题 旅行商问题(Traveling Salesman Problem,简称TSP问题),即为求解最优化的城市线路组合,要求每个城市都要走且只走一遍,终点城市同出发城市为同一个,最终所走路程需最短。本文在传统遗传算法基础上,对其进行改进优化,提出了精英保留的协同进化遗传算法,并分别以30、50和75个...