1. 使用精英策略 2. 使用进化逆转操作 五、算法的局限性 六、参考文献 一、理论基础 二、案例背景 1,问题描述 本案例以14个城市为例,假定14个城市的位置坐标如表1所列。寻找出一条最短的遍历14个城市的路径。 表1 14个城市的位置坐标 2,解决思路和步骤 (1).算法流程 遗传算法TSP问题的流程图如图1所示。
在这里,我们定义一个s行t列的pop矩阵来表示群体,t 为城市个数 + 1,即 N + 1,s 为样本中个体数目。在本文探讨了 30 个城市的 TSP 问题,此时 t 取值 31,该矩阵中每一行的前 30 个元素表示经过的城市编号,最后一个元素表示适应度函数的取值,即每个个体所求的距离。 2.适应度函数的设计是根据个体适应值...
这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择、交叉、变异等核心步骤的实现。而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照。 首先介绍一下TSP问题。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...
这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择、交叉、变异等核心步骤的实现。而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照。 首先介绍一下TSP问题。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...
遗传算法实现TSP问题三是自身参数的设定其中重要的是群体大小最大迭代次数交叉概率和变异概率通过实验我们可以看到最大迭代次数对问题求解的精度有影响交叉概率和变异概率的设定对问题的收敛速度和求解精度都有极大的影响目前很多研究都是根据具体的领域问题改进交叉算子变异算子寻找最优的参数设定来提高算法收敛速度和保证最...
1. 参照《最小生成树算法在旅行商问题中的应用》实现最小生成树的TSP解法法。 2. 改进遗传算法,引入灾变的思想,得到全局最优解。 3. 进一步了解其他智能算法的TSP问题解决方案 参考文献: 1. 点击打开链接 2. 点击打开链接 3.http://blog.csdn.net/corivsky/article/details/3621415 ...
通过应用遗传算法求解TSP问题,给出了遗传算法中各算子的实现方法,并用遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)和穷举法分别求解了15个城市的TSP问题,结果表明,遗传算法具有明显的优越性。引入模拟退火的思想对遗传算法的变异算子进行改进,并求解了50个城市的TSP,得到了满意的结果。 关键词:遗传算法;TSP;模拟退火 0 引言 ...
TSP问题解决的遗传算法实现
下面是一个使用Python实现的基于遗传算法的TSP问题求解示例代码: importrandomimportnumpyasnp# 定义城市坐标city_coordinates={'A':(0,0),'B':(1,2),'C':(3,4),'D':(5,6),'E':(7,8)}# 计算两个城市之间的距离defdistance(city1,city2):x1,y1=city_coordinates[city1]x2,y2=city_coordinates...
TSP、MTSP问题遗传算法详细解读及python实现 写在前⾯ 遗传算法是⼀种求解NPC问题的启发式算法，属于仿⽣进化算法族的⼀员。仿⽣进化算法是受⽣物⾏为启发⽽发明的智能优化算法，往往是⼈们发现某种⽣物的个体虽然⾏为较为简单，但⽣物集群通过某种原理却能表现出智能⾏为。于是不同的⼈研究...