這次的文章是以一份報告的形式貼上來,代碼只是簡單實現,難免有漏洞,比如循環輸入的控制條件,說是要求輸入1,只要輸入非0就行。希望會幫到以后的同學(*^-^*) 一、問題描述 旅行商問題(Traveling-Salesman Problem,TSP)。設有n個互相可直達的城市,某推銷商准備 ...
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 matplotlib.pyplot as plt from itertools import combinations, per ...
2019-05-30 09:45 0 2631 推薦指數:
這次的文章是以一份報告的形式貼上來,代碼只是簡單實現,難免有漏洞,比如循環輸入的控制條件,說是要求輸入1,只要輸入非0就行。希望會幫到以后的同學(*^-^*) 一、問題描述 旅行商問題(Traveling-Salesman Problem,TSP)。設有n個互相可直達的城市,某推銷商准備 ...
遺傳算法 (GA) 算法最主要的就是我們要想明白什么是他的 DNA 和怎么樣對個體進行評估 (他們的 Fitness). Fitness和DNA 這次的編碼 DNA 方式又不一樣, 我們可以嘗試對每一個城市有一個 ID, 那經歷的城市順序就是按 ID 排序咯. 比如說商人要經過3個城市 ...
問題描述 旅行商問題即TSP(traveling salesman problem),也就是求解最短漢密爾頓回路問題. 給定一個圖G,要求找一條回路,使得該回路過每個頂點一次且僅一次,並且要讓這條路最短. 關於遺傳算法的幾個概念 遺傳算法模擬了達爾文自然選擇,繁殖變異的過程. 種群 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...