本实验所采用遗传算法就是一种近似算法。 1.5遗传算法求解TSP问题流程图 二、程序说明 2.1 控制参数 2.2 编码规则 对TSP问题,遗传算法首先对每一个城市编号,编码为一个长度为城市数目的一维数组 A ,每个元素为一个城市编号,数组决定了城市的顺序,即从第 A[i] 个城市走到第 A[i+1] 个城市。 在实现中,使用...
遗传算法是将状态当成染色体,状态里的每一个决策都是染色体上的一个基因。然后根据实际情况生成一个适应度函数,计算每一串染色体对环境的适应度。让适应度高的遗传到下一代,适应度低的淘汰掉,另外在实现的过程中也许会发生变异,导致一些决策改变。除此之外,遗传算法是随机性近似算法,所以当我们运用该算法时必须采取措...
pause(0.005);end%---%城市位置坐标function[DLn, cityn]=tsp(n)DLn =zeros(n, n);ifn ==10city10 = [0.40.4439;0.24390.1463;0.17070.2293;0.22930.761;0.51710.9414;0.87320.6536;0.68780.5219;0.84880.3609;0.66830.2536;0.61950.2634];%10 cities d'=2.691fori=1:10forj=1:10DLn(i,j) = ((c...
所以,各种求解TSP问题的优化算法应运而生了,本文所用到的遗传算法也在其中。遗传算法是一种高效智能搜索方法,并行遗传算法是遗传算法研究中的一个重要方向。并行遗传算法能够提供各种大型计算问题的解决方案。Java语言提供了对并发的语言级支持,这个特性是Java的伟大创新之一,同时为并行遗传算法的设计提供了最佳的技术...
本实验使用遗传算法求解TSP问题,主要包括以下步骤: (1)初始化种群:随机生成一定数量的个体(路径),每个个体代表一条访问城市的路径。 (2)计算适应度:根据路径长度计算每个个体的适应度,适应度越高,路径越短。 (3)选择操作:根据适应度选择优秀的个体进入下一代。 (4)交叉操作:随机选择两个个体进行交叉,生成新的个...
遗传算法的实施步骤如下(以目标函数求最小为例)。 第一步:初始化 t←0进化代数计数器;T是最大进化代数;随机生成M个个体作为初始群体P(t); 第二步:个体评价 计算P(t)中各个个体的适应度;(即评估个体好坏的一个指标) 第三步:选择运算 将选择算子作用于群体;(类似于物竞天择,适者生存) 第四步:交叉运算 ...
也正是由于路径顺序即为编码,所以在交叉、变异时要受到不能重复的限制,这是使用遗传算法求解TSP问题与求解一般问题的最大不同。 Point 1 准备 有n个城市,其坐标按以下方式给出: 计算出所有城市之间的距离,定义存放城市间距离的矩阵如下: 计算程序如下: ...
遗传算法求解TSP问题 完整代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 载入数据 def load_data(): df = pd.read_csv('./TSP问题测试数据集/oliver30.ts...
遗传算法求TSP问题 1 一、问题背景 1 1.1 遗传算法简介 1 1.2 遗传算法基本要素 2 1.3 遗传算法一般步骤 2 二、程序说明 3 2.3 选择初始群体 4 2.4 适应度函数 4 2.5 遗传操作 4 2.6 迭代过程 4 三、程序测试 5 3.1 求解不同规模的TSP问题的算法性能 5 ...
TSP算法可以简单概述为求解最优化的线路组合问题。本文以下题为例进行展开计算: 小明同学要去某城市旅游,该城市有5个景点需要参观,分别为A,B,C,D,E。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...