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 ...
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 matplotlib.pyplot as plt from itertools import combinations, per ...
2019-05-30 09:45 0 2631 推荐指数:
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) 算法最主要的就是我们要想明白什么是他的 DNA 和怎么样对个体进行评估 (他们的 Fitness). Fitness和DNA 这次的编码 DNA 方式又不一样, 我们可以尝试对每一个城市有一个 ID, 那经历的城市顺序就是按 ID 排序咯. 比如说商人要经过3个城市 ...
问题描述 旅行商问题即TSP(traveling salesman problem),也就是求解最短汉密尔顿回路问题. 给定一个图G,要求找一条回路,使得该回路过每个顶点一次且仅一次,并且要让这条路最短. 关于遗传算法的几个概念 遗传算法模拟了达尔文自然选择,繁殖变异的过程. 种群 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...