基于多种智能优化算法(模拟退火、粒子群、遗传算法、蚁群算法等)求解旅行商问题(TSP)的 MATLAB 代码示例。由于篇幅限制,我将提供每种算法的核心实现,并尽量保持代码简洁。 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
代码说明 遗传算法解决TSP旅行商问题 算法分为4个类: GeneticAlgorithm SpeciesIndividual SpeciesPopulation TSPData 数据规模: 10 cities, 20 cities and 31 cities. 类说明: GeneticAlgorithm: 遗传算法的主体部分,包括选择、交叉、变异 SpeciesIndividual: 物种个体类 SpeciesPopulation: 物种种群类 TSPData: TSP数据类...
早期的研究者使用精确算法求解该问题,常用的方法包括:分枝定界法、线性规划法、动态规划法等。但是,随着问题规模的增大,精确算法将变得无能为力,因此,在后来的研究中,国内外学者重点使用近似算法或启发式算法,主要有遗传算法、模拟退火法、蚁群算法、禁忌搜索算法、贪婪算法和神经网络等。 1.2 深入分析 时间复杂度问题...
在我看来,二进制编码有编码简单、操作易实现的优点,但是呢因为其随机性,使得算法的局部搜索能力差,下面引用CSDN上某位博主的例子:若0010101111的第2位发生了变异,即从0变为1,那么表现型则会从x=175变成了x=431,变异使得表现型变化很大,很不稳定。遗传算法相比模拟退火算法,在我看来前者局部搜索能力强,但是全局搜索...
【TSP】基于matlab GUI遗传算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1333期】,一、TSP简介旅行商问题,即TSP问题(TravelingSalesmanProblem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限
【路径规划-TSP问题】基于遗传算法求解旅行商问题附matlab代码,1内容介绍首先分析了用Matlab语言设计遗传算法程序的优越性,接着以遗传算法求解TSP问题为例,深入讨论了各个遗传算子的程序实现,并通过分析实验数据,得到各个遗传算子在搜索寻优过程中所起的作用,最后指出了用M
问题:一个商人要经过20个地方买卖,每个地方的坐标为(xi,yi),问该商人应该如何规划路线,使得经过的总距离最短? 注:各个城市的坐标如下面代码“citys1”所示,第一列表示城市序号,第二、三列分别表示该城市的x、y坐标 具体代码如下: clear;clc; citys1=[1 12.8 8.5 ...
用遗传算法求解旅行商问题及其代码设计
这说明旅行商问题的局部极值非常多,极值附近解的分数要远远低于整个解空间的平均分,这主要是因为一个较优解的进行一次变异后生成的子女绝大部分都是畸形的分数很低的个体,由于遗传算法并不放弃这些进化方向,从而影响了群体的平均分。灾变时对整个解空间进行随机搜索,这时的群体平均分可以作为整个解空间平均分的体现,...
本代码有为解决旅行商问题的代码, 有蛮力法解决,遗传算法解决两种解决方法的代码 其中遗传算法的部分又写了简单的界面,代码放在Visual_TSP文件夹中 可视化部分的代码写的不是很好,仅供参考。 遗传算法的参数可以调节,我这儿设置的也是感觉比较合适的参数值,不是最好的。 编译环境 VC6.0 MFC6.0...