3.问题的引出与形象化解决 3.1 寻找最高山峰,袋鼠蹦跳问题 爬山算法,模拟退火,遗传算法 3.2 大体实现过程 首先寻找一种对问题潜在解进行“数字化”编码的方案。(建立表现型和基因型的映射关系) 随机初始化一个种群(那么第一批袋鼠就被随意地分散在山脉上),种群里面的个体就是这些数字化的编码。 接下来,通过适当的解码过程之后(得到
1.为什么需要遗传算法 2. 什么是遗传算法 3. 遗传算法的一般过程 (1)种群的初始化 (2)选择 (3)遗传 (4)终止迭代 二、用遗传算法解决旅行商问题 (1)确定一些参数 (2)初始化 (3)选择 (4)交叉 (5)变异 (6)终止条件 三、更多技巧 本文适合没有学习过遗传算法的小白,也欢迎大佬进来指正 本文侧重通过旅行...
1. 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA) % 模拟退火算法求解TSP问题clc;clear;% 参数设置num_cities=10;% 城市数量coords=rand(num_cities,2);% 随机生成城市坐标dist_matrix=pdist2(coords,coords);% 计算距离矩阵max_iter=1000;% 最大迭代次数T0=100;% 初始温度alpha=0.99;% 温度衰减系数T=T0;% 初始...
旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是经典的组合优化问题之一。该问题可以描述为:给定一组城市以及每对城市之间的距离,一个旅行商需要访问每个城市恰好一次并返回起点,要求找出一条路径使得总行程距离最短。 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟自然选择和遗传学原理的优化搜索方法。它适用于解决复杂的...
在遗传算法解旅行商TSP问题当中程序总体围绕了遗传算法的三个主要步骤:选择--复制,交叉,变异。给定了10个种群,即10条染色体,每条染色体都是除首位外不重复的点组成,首尾相同保证路线是闭合的,所以一条染色体包含11个点。 遗传算法解旅行商TSP问题实验原理: ...
首先,我们需要了解TSP问题是什么。TSP问题是一个经典的组合优化问题,其目标是最小化一个旅行商在访问一系列城市并返回到起始城市时的总旅行成本。每个城市只能访问一次,并且每个城市只能访问一次。遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法,通过模拟自然选择和遗传机制来寻找最优解。在遗传算法中,我们使用一个种群来...
TSP 即Travelling Salesman Problem. 中文翻译过来就是旅行商问题。 旅行商问题是一个典型的NP难问题。NP指的是Non-deterministic Polynomial,即多项式复杂程度的非确定性问题。由于该问题的组合特性,旅行商问题已成为测试新算法的标准问题,如模拟退火、神经网络和演化算法等都用旅行商问题作为测试用例。旅行商问题的一个...
这是一个很典型的TSP问题。 1.什么是TSP TSP全称为Travelling Salesman Problem(旅行商问题),通俗而言,它是指对于给定的一系列城市和每对城市之间的距离,找到访问每一座城市仅一次并回到起始城市的最短回路。 TSP问题在运筹学发展史上有重要的意义,1952年,Danzig, Fulkerson和Johnson成功的解决了美国本土分属不同州...
旅行商问题的遗传算法实现 1.初始群体设定 一般都是随机生成一个规模为 N 的初始群体。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...
多旅行商问题遗传算法求解及其改进 一、 在物流配送中心工作期间,我们团队曾面临15个无人机协同执行山区物资投放的路径规划难题。这种需要为多个移动设备设计最优路径的问题,正是典型的多旅行商问题(MTSP)。传统人工规划方式需要3名调度员花费两天时间制定方案,但实际执行时仍会出现30%的配送点重复覆盖或遗漏现象。 二...