求解TSP,则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到山顶或谷底的过程。 这一篇将用遗传算法解决TSP问题。 1)评价。 这个评价算法应该比較简单了,就是找计算总距离,小的为优。目标函数转化为适应度函数能够取倒数。 2)突变。为了防止反复訪问,不能随机的进行突变。由于每一个城市仅仅能訪问一次。我们仅仅须要随意的交...
return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)]) # 遗传算法 from sko.GA import GA_TSP # prob_mut 种群的新成员由变异而非交叉得来的概率 #func:目标函数,适应度函数, n_dim:决策变量,在这里是城市的数量, size_pop:种群...
小明同学从酒店出发最终要再回到酒店,现要求每个景点都要走且只走一遍,求解在此基础上所走路程的最短的路线。我们以此类小区域TSP求解问题为例,了解遗传算法的工作原理从而达到活用的目的[1]。各节点之间的路程矩阵见下表: 三.基于遗传算法求解步骤(以...
如果差异小于某个阈值,则算法可以停止。 算法的时间过长。 内存oom 以下附上Python代码 #coding=utf-8frommathimportfloorimportnumpy as npimporttimeimportmatplotlib.pyplot as plt#导入所需要的库classGena_TSP(object):def__init__(self, data, maxgen=1000, size_pop=100, cross_prob=0.80, pmuta_prob=0....
3.1选择TSP问题及遗传算法 3.2点击加载模型,选择模型文件 TSP模型文件存放在软件安装目录地ModelData文件夹下。 3.3参数设置 其中种群大小为50,交叉概率为0.8,变异概率为0.05,最大迭代次数为500。 3.4点击开始优化,得到运行结果 4.结果分析 通过遗传算法求解,我们得到了一个若干点的步行路径。风力发电公司的工作人员最...
遗传算法可以用来求解多元非线性函数的极值,也可以用来求解组合问题的最优解 三、遗传基因算法下的TSP模型 我们选择GA算法来求解TSP问题,首先需要抽象出GA算法下TSP的模型 GA算法下TSP的模型 四、染色体的编码 我们将一个城市抽象为一个基因,而城市的旅行顺序,可以看做一个离散型问题,因此我们可以采用1~n的整数,对...
遗传算法之旅行家问题(TSP) 本文针对没有任何机器学习知识的小白。(干货) 先要了解什么是遗传算法?? 遗传算法是:(1)遗传学基本原理模拟 生物自然进化的方法 (2)遵循优胜劣汰,适者生存的原则 (3)是计算机科学人工智能的一种算法。 特点:*有限的构成元素(基因) ...
%% GA遗传算法用来解决TSP问题测试文件 clc; clear %清屏清除工作区 close all; %% 取得要处理的城市的坐标,作出初始图 %position=load('景区经纬度.txt'); %这句可以读入所需要处理的数据,以下采用的是随机产生的坐标信息 t0=clock; citys=[ 1304 2312; ...
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TSP遗传算法 %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,...