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...
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...
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#definecount200//迭代的次数#define...
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,...
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...
title 遗传算法求解TSP问题 section 初始化 创建种群:生成一组随机的解 计算适应度:评估每个个体的适应度 section 进化过程 选择:选择适应度高的个体 交叉:使用交叉算子生成新的个体 变异:对个体进行变异操作 section 评估和选择 计算适应度:评估每个个体的适应度 ...
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...
基于遗传算法求解TSP问题(JAVA) 用遗传算法求解TSP问题 五、源代码 function ga_TSP % mainly amended by Chen Zhen, 2012~2016 CityNum=35; %you chan choose 10, 35, 50, 75 [dislist,Clist]=tsp(CityNum); inn=35; %³õʼÖÖȺ´óС gnmax=500; %最大代数 pc=0.8; ...
遗传算法流程图 3.遗传算法解决TSP问题思路 3.1 编码 最常用策略:路径编码 直接采用城市在路径中的位置来构造用于优化的状态。 例:九城市TSP问题,路径:5-4-1-7-9-8-6-2-3 路径编码:(5 4 1 7 9 8 6 2 3) 3.2 交叉 交叉操作 3.3 变异
针对传统遗传算法在TSP问题中可能存在的局限性,本文提出以下改进措施: 1.初始化策略优化:采用多种初始化方法结合的方式,提高初始解的质量和多样性,以避免陷入局部最优解。 2.选择策略优化:引入多种选择策略,如轮盘赌选择、锦标赛选择等,以更好地平衡全局搜索和局部搜索。 3.交叉和变异操作优化:采用多种交叉和变异...