免疫算法模拟了生物免疫系统的运作机制,主要包括以下几个核心概念: 抗原(Antigen):在TSP中,抗原可以对应于待优化问题的解,如一条候选的城市访问路径。 抗体(Antibody):抗体是免疫系统针对特定抗原产生的识别与反应单元。在IA中,抗体表示为问题的可能解,即一条城市访问序列。抗体通常具有编码结构,以便于遗传操作和适应...
1.程序功能描述 基于遗传优化算法的TSP问题求解,分别对四个不同的城市坐标进行路径搜索。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 for ij=1:Miters % 计算当前迭代周期种群适应度 %删除…
旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,其目标是在给定一组城市和城市之间的距离的情况下,找到一条最短的路径,该路径访问所有城市一次且仅一次,并返回到起始城市。TSP 在现实生活中有着广泛的应用,例如物流配送、车辆调度和 DNA 测序等。 2. 蚂蚁系统算法 蚂蚁系统算法(AS)是一种基于群体智能的启发式算法,它...
GA的主要优点是能够处理大量的参数,并有可能找到全局最优解,而不是仅仅陷入局部最优。 4.2 TSP问题描述 给定一个城市集合 (C = {c_1, c_2, ..., c_n}) 和每对城市 (c_i) 和 (c_j) 之间的距离 (d(c_i, c_j)),TSP的目标是找到访问每个城市一次并返回起始城市的最短路线。 我们可以表示一个...
TSP因其NP完全性及广泛应用背景而备受关注。免疫算法(Immune Algorithm, IA),作为一种受生物免疫系统启发的演化计算方法,近年来被广泛应用于解决此类复杂优化问题。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 %循环迭代 % 输出最优解...
解决TSP问题的Matlab代码如下:function Psorout = PSO_TSP(xy,dmat,Popsize,IterNum,showProg,showResult)%利用粒子群优化算法解决TSP问题 nargs = 6;%代表函数要输入参数的个数 for i = nargin:nargs-1 switch i case 0 %产生城市数据 xy = [488,814;1393,595;2735,2492;4788,4799;4825,1702;789,...
%模拟退火算法求解TSP问题完整源代码 clear,clc; close all; % 读取个各城市的坐标 X=importdata('p_xy.xlsx'); data=X.data.Sheet1(:,2:3); %各城市坐标 num_city = size(data,1); Initial_temp = 1000; res = 1e-3; % 最低温限制 ...
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 ...
1. 旅行商问题概述 旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,它要求在一个给定的城市集合中找到一条最短的路径,使每个城市都被访问一次且仅访问一次。TSP在现实生活中有很多应用,如物流配送、车辆调度、旅游规划等。 2. 蜣螂优化算法 蜣螂优化算法(BOA)是一种受蜣螂滚动粪球行为启发的元启发式算法。蜣螂在滚动...