基于遗传算法的TSP问题求解(C) TSP问题: TSP(Travelling salesman problem): 译作“旅行商问题”, 一个商人由于业务的需要,要到n个城市,每个城市之间都有一条路径和其他所有的城市相连。现在要求从一个城市出发,穿越所有其他所有的城市 ...
上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤。这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择 交叉 变异等核心步骤的实现。而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照。 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 ...
2016-12-11 12:52 5 10291 推荐指数:
基于遗传算法的TSP问题求解(C) TSP问题: TSP(Travelling salesman problem): 译作“旅行商问题”, 一个商人由于业务的需要,要到n个城市,每个城市之间都有一条路径和其他所有的城市相连。现在要求从一个城市出发,穿越所有其他所有的城市 ...
一、简介 遗传算法是基于达尔文的生物进化论,是人工智能算法的的重要分支,主要用于解决一类求最优解问题。如旅行商(TSP)问题。 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 ...
1、遗传算法 前一篇遗传算法的基本内容在之前的博客已经应用过了 之前遗传算法解决的是函数优化问题,即求解最大值或最小值问题; 此次要解决的是组合优化问题中的TSP问题,即旅行商问题。 这边先介绍一下TSP问题 TSP问题(Traveling Salesman Problem ...
在以前的文章(简单遗传算法MATLAB实现)中已经介绍过,遗传算法是一种基于达尔文生物进化论的启发式算法,它的核心思想就是优胜劣汰,适应性好的个体将在生存竞争中获得更大的生存机会,而适应差的将更有可能在竞争中失败,从而遭到淘汰。 1. 生物进化 图1用了一个非常形象的实例 ...
以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等。当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿 ...
参考资料: 遗传算法解决TSP旅行商问题(附:Python实现) 遗传算法详解(GA)(个人觉得很形象,很适合初学者) from itertools import permutations import numpy as np import matplotlib import ...
遗传算法求解TSP源码及解析 1.算法效果 图 1‑1算法效果1 图 1‑2算法效果2 2.原理说明 TSP问题是指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,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径 ...
这篇文章是之前写的智能算法(遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO))的补充。其实代码我老早之前就写完了,今天恰好重新翻到了,就拿出来给大家分享一下,也当是回顾与总结了。 首先介绍一下模拟退火算法(SA)。模拟退火算法(simulated annealing,SA)算法最早 ...