遗传算法（GA）解决TSP问题
遗传算法解决TSP问题 遗传算法 遗传算法的基本原理是通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题，它需要对算法所产生的每个染色体进行评价，并基于适应度值来选择染色体，使适应性好的染色体有更多的繁殖机会，在遗传算法中，通过随机方式产生若干个所求解问题 ...
原文：用遗传算法解决TSP问题
浅谈遗传算法：https: www.cnblogs.com AKMer p .html Description 小m 在踏上寻找 小o 的路程之后不小心碰到了大魔王 fater 。 大魔王看了看 小m 的命运，心生怜悯，便给 小m 和自己做一个交换的机会。 这个交换是这样的： 由于 小o 不知在天涯海角， 小m 的要找到实在是太难了。所以大魔王愿意把 小m 和 小o 同时扔到一个迷宫 n 个点的完 ...
2018-08-18 13:33 2 1031 推荐指数：
相关推荐
遗传算法解决TSP问题
1实验环境 实验环境：CPU i5-2450M@2.50GHz，内存6G，windows7 64位操作系统 实现语言：java (JDK1.8) 实验数据：TSPLIB，TSP采样实例库中的att48数据源 数据地址：http://comopt.ifi.uni-heidelberg.de ...
遗传算法解决旅行商问题(TSP)
这次的文章是以一份报告的形式贴上来，代码只是简单实现，难免有漏洞，比如循环输入的控制条件，说是要求输入1，只要输入非0就行。希望会帮到以后的同学(*＾-＾*) 一、问题描述 旅行商问题(Traveling-Salesman Problem,TSP)。设有n个互相可直达的城市，某推销商准备 ...
遗传算法（GA）解决函数优化和TSP问题
摘要 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 本文在遗传算法的模式理论的基础上，用Matlab程序实现了遗传算法，实现了5个二维单目标函数优化和解决了20个城市 ...
TSP 遗传算法
GA——遗传算法 同模拟退火算法一样，都是现代优化算法之一。模拟退火是在一定接受程度的情况下仍然接受一个比较差的解。 遗传算法，是真真正正的和大自然的遗传进化有着非常紧密的联系的，当然遗传进化的只是在生物学中已经讲过了，8个字，物竞天择，适者生存。 简介 《物种 ...
遗传算法求解TSP问题
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 ...
遗传算法求解TSP问题
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 ...
遗传算法Java实现以及TSP问题遗传算法求解
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 ...