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,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法。TSP问题可以描述为:已知n个城市之间的相互距离,某一旅行商从某一个城市出发,访问每个城市一次且仅一次,最后回到出发的城市,如何安排才能使其...
出于这样的考虑,为求解这类问题的启发式,元启发式算法,演化算法营运而生。 随着研究的深入,TSP问题已经演化成好多版本。本文的C程序对于对称和非对称的版本都适用。 遗传算法: 遗传算法(Genetic Algorithm),也称进化算法,是依据生物进化的过程而提出的一种启发式算法,由美国的J.Holland于1975年首次提出。其主要特点是...
解TSP问题的遗传算法C语言程序 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> #include<alloc.h> #include<conio.h> #include<float.h> #include #include<graphics.h> #include<bios.h> #define maxpop 100 #define maxstring 100 struct pp{unsigned char chrom[maxstring]; float x,...
算法tspnewintint遗传dis 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#includeusingnamespacestd;#definepopulation200//种群数量#definepc0.9//交叉的概率#definepm0.1//变异的概率#definecou...
本文主要内容为利用遗传算法解决TSP(旅行商问题)。 TSP问题可以描述为:某一旅行商从某个城市出发访问n个城市,去到每个城市一次且仅一次,目标为安排路线并其为最短路线。 本案例以14个城市的二维坐标为数据,寻找一条最短的遍历这14个城市的路径。 遗传算法流程: ...
遗传算法求解TSP问题 介绍 TSP(Traveling Salesman Problem,旅行推销员问题)是一类经典的组合优化问题,目标是找到一条最短的路径,使得经过所有城市且仅经过一次。遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可以用来解决TSP问题。 在本篇文章中,我将向你介绍如何使用Python实现遗传算法来解决TSP问题。我将逐步引导你完成...
drawTSP(Clist,xmax(index,:),min_ymax,index,1); figure(2); plot(ymax,'r'); hold on; plot(ymean,'b');grid; title('搜索过程'); legend('最优解','平均解'); fprintf('遗传算法得到的最短距离:%.2f\n',min_ymax); fprintf('遗传算法得到的最短路线'); disp(xmax(index,:)); end...
TSP问题,又称旅行商问题, 旅行推销员问题,是指对于给定 的n 个城市,旅行商从某一城市出发不重复的访问其余城市 后回到出发的城市,要求找出一条旅行路线,是总的旅行路程最短. 遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是一种基于自然群体遗传演化机制的算法, 它模拟自然界生物进化过程, 采用人工进化的方式对目标空间进行...
3. 遗传算法解TSP的参数设置模块 在具体的应用中,用户可以根据具体情况来设置遗传算法的相关参数,这些参数包括: 交叉率:控制程序进行交叉的次数,在本设计中,先随机生成一个数,如果这个数大于交叉率,则不交叉,如果这个数小于交叉率,则进行交叉。具体实现如下: ...
通过距离矩阵可以得到城市之间的相互距离,从距离矩阵中的到距离最短路 径,解决TSP问题的算法很多,如模拟退火算法,禁忌搜索算法,遗传算法等 等,每个算法都有自己的优缺点,遗传算法收敛性好,计算时间少,但是得到的 是次优解,得不到最有解。 算法设计 遗传算法属于进化算法的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理...