基於遺傳算法的TSP問題求解(C) TSP問題: TSP(Travelling salesman problem): 譯作“旅行商問題”, 一個商人由於業務的需要,要到n個城市,每個城市之間都有一條路徑和其他所有的城市相連。現在要求從一個城市出發,穿越所有其他所有的城市 ...
上一次我們使用遺傳算法求解了一個較為復雜的多元非線性函數的極值問題,也基本了解了遺傳算法的實現基本步驟。這一次,我再以經典的TSP問題為例,更加深入地說明遺傳算法中選擇 交叉 變異等核心步驟的實現。而且這一次解決的是離散型問題,上一次解決的是連續型問題,剛好形成對照。 首先介紹一下TSP問題。TSP traveling salesman problem,旅行商問題 是典型的NP完全問題,即其最壞 ...
2016-12-11 12:52 5 10291 推薦指數:
基於遺傳算法的TSP問題求解(C) TSP問題: TSP(Travelling salesman problem): 譯作“旅行商問題”, 一個商人由於業務的需要,要到n個城市,每個城市之間都有一條路徑和其他所有的城市相連。現在要求從一個城市出發,穿越所有其他所有的城市 ...
一、簡介 遺傳算法是基於達爾文的生物進化論,是人工智能算法的的重要分支,主要用於解決一類求最優解問題。如旅行商(TSP)問題。 遺傳算法是將狀態當成染色體,狀態里的每一個決策都是染色體上的一個基因。然后根據實際情況生成一個適應度函數,計算每一串染色體對環境的適應度。讓適應度高的遺傳 ...
1、遺傳算法 前一篇遺傳算法的基本內容在之前的博客已經應用過了 之前遺傳算法解決的是函數優化問題,即求解最大值或最小值問題; 此次要解決的是組合優化問題中的TSP問題,即旅行商問題。 這邊先介紹一下TSP問題 TSP問題(Traveling Salesman Problem ...
在以前的文章(簡單遺傳算法MATLAB實現)中已經介紹過,遺傳算法是一種基於達爾文生物進化論的啟發式算法,它的核心思想就是優勝劣汰,適應性好的個體將在生存競爭中獲得更大的生存機會,而適應差的將更有可能在競爭中失敗,從而遭到淘汰。 1. 生物進化 圖1用了一個非常形象的實例 ...
以前搞數學建模的時候,研究過(其實也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已經說過的粒子群算法(PSO),還有著名的遺傳算法(GA),模擬退火算法(SA),蟻群算法(ACA)等。當時懂得非常淺,只會copy別人的代碼(一般是MATLAB),改一改值和參數,東拼西湊就拿 ...
參考資料: 遺傳算法解決TSP旅行商問題(附:Python實現) 遺傳算法詳解(GA)(個人覺得很形象,很適合初學者) from itertools import permutations import numpy as np import matplotlib import ...
遺傳算法求解TSP源碼及解析 1.算法效果 圖 1‑1算法效果1 圖 1‑2算法效果2 2.原理說明 TSP問題是指假設有一個旅行商人要拜訪n個城市,他必須選擇所要走的路徑,路徑的限制是每個城市只能拜訪一次,而且最后要回到原來出發的城市。路徑的選擇目標是要求得的路徑 ...
這篇文章是之前寫的智能算法(遺傳算法(GA)、粒子群算法(PSO))的補充。其實代碼我老早之前就寫完了,今天恰好重新翻到了,就拿出來給大家分享一下,也當是回顧與總結了。 首先介紹一下模擬退火算法(SA)。模擬退火算法(simulated annealing,SA)算法最早 ...