TSP因其NP完全性及广泛应用背景而备受关注。免疫算法(Immune Algorithm, IA),作为一种受生物免疫系统启发的演化计算方法,近年来被广泛应用于解决此类复杂优化问题。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 %循环迭代 % 输出最优解 %最优变量 ybest = ysort(:,1); %最优值 Lbest = ...
1.程序功能描述 旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是组合优化领域的一个经典NP难问题,旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径。本文将详细介绍基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法在求解TSP问题中的应用。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 while gen <= Iters gen %更...
旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是组合优化领域的一个经典NP难问题,旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径。本文将详细介绍基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法在求解TSP问题中的应用。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ...
01 | 编码 编码采用常规的整数编码,如果城市数目为N,那么解就可以表达为1~N的随机排列,用MATLAB中的randperm(N)进行表示。 02 | 种群初始化 设种群数目为NIND,则初始化种群为NIND个1~N的随机排列。 03 |目标函数值 一个个体的目标函数值就是该个体的总距离,比如说一个个体为213,那么这个个体的总距离=21之...
MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 clc; clear; close all; warning off; addpath(genpath(pwd)); rng('default') %人口规模 Npop = 200; %交叉所需的染色体对数 c = 20; %诱变所需的染色体数目 m = 10; %总代数 Iters= 4000; %城市个数
基于遗传优化算法的TSP问题求解matlab仿真 1.程序功能描述 基于遗传优化算法的TSP问题求解,分别对四个不同的城市坐标进行路径搜索。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 % 计算当前迭代周期种群适应度 %删除与交叉区域相同元素
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,到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本文探讨了使用matlab软件,基于模拟退火算法求解TSP问题。 一、问题描述 本案例以31个城市为例,假定31个城市的位置坐标如表1所列。寻找出一...
用MATLAB实现模拟退火算法时,共编制了5个m文件,分别如下 1.swap.m function [newpath,position]=swap(oldpath,number) %对oldpath进行互换操作 % number为产生的新路径的个数 % position为对应newpath互换的位置 m=length(oldpath);%城市的个数 newpath=zeros(number,m); ...
2禁忌搜索算法理论2.1局部邻域搜索局部邻域搜索是基于贪婪准则持续地在当前的邻域中进行搜索,虽然其算法通用,易于实现,且容易理解,但其搜索性能完全依赖于邻域结构和初始解,尤其容易陷入局部极小值而无法保证全局优化。局部搜索的算法可以描述为: 这种邻域搜索方法易于理解,易于实现,而且具有很好的通用性,但是搜索结果的好...