1.编码 这篇文章中遗传算法对TSP问题的解空间编码是十进制编码.如果有十个城市,编码可以如下: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 这条编码代表着一条路径,先经过0,再经过1,依次下去. 2.选择 选择操作仍然是轮盘赌模型,虽然不会出现路径长度为负数的情况,但是需要考虑与上篇文章不同的是求的是最小值.因此在代码中概率的计算为: 3.交叉 4.变异 变异操作就是交换两个城市,例如: 0 1 2 3 4 0 2 1 3 4 5.代码实现 #include<stdio.h> #include&…

摘要: 本实验采用遗传算法实现了旅行商问题的模拟求解,并在同等规模问题上用最小生成树算法做了一定的对比工作.遗传算法在计算时间和占用内存上,都远远优于最小生成树算法. 程序采用Microsoft visual studio 2008 结合MFC基本对话框类库开发.32位windows 7系统下调试运行. 引言 遗传算法(Genetic Algorithm)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,由密歇根大学的约翰•霍兰德和…

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/software/TSPLIB95/tsp/att48.tsp.gz TSPLIB是一个从各种来源和各种类型中产生的TSP及其相关问题的采样实例库,这里选取TSP采样实例库中的att48数据源,最优值为1062…

浅谈遗传算法:https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9479890.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(\(n\)个点的完全无向图)里,但是\(小o\)在哪个点上…

TSP问题最简单的求解方法是枚举法. 它的解是多维的.多局部极值的.趋于无穷大的复杂解的空间.搜索空间是n个点的全部排列的集合.大小为(n-1)! .能够形象地把解空间看成是一个无穷大的丘陵地带,各山峰或山谷的高度即是问题的极值.求解TSP,则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到山顶或谷底的过程. 这一篇将用遗传算法解决TSP问题. 1)评价. 这个评价算法应该比較简单了,就是找计算总距离,小的为优.目标函数转化为适应度函数能够取倒数. 2)突变.为了防止反复訪问,不能随机的进行突变.由于每一个…

概要 我的上一篇写遗传算法解决排序问题,当中思想借鉴了遗传算法解决TSP问题,本质上可以认为这是一类问题,就是这样认为:寻找到一个序列X,使F(X)最大. 详解介绍 排序问题:寻找一个序列,使得这个序列的逆序对的倒数最大. TSP问题:寻找一个序列,使得这个序列的总路径长的倒数最大. 这两个问题有一个共同的特点是,所有的节点都要用上,而使用遗传算法解决排序问题(每一个格子可以认为是一个节点),是需要从众多的节点之中寻找到某些节点构成一个序列X. 序列X必须满足的条件是: 相邻节点直接邻接 无重复…

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,某推销商准备从其中的A城出发,周游各城市一遍,最后又回到A城.要求为该旅行商规划一条最短的旅行路线. 二.目的 为了解决旅行商问题,用了遗传算法,模拟染色体的遗传过程,进行求解. 为了直观的更有比较性的观察到程序的运行效果,…

一.简介 旅行商问题是一个经典的组合优化问题.一个经典的旅行商问题可以描述为:一个商品推销员要去若干个城市推销商品,该推销员从一个城市出发,需要经过所有城市后,回到出发地.应如何选择行进路线,以使总的行程最短.从图论的角度来看,该问题实质是在一个带权完全无向图中,找一个权值最小的Hamilton回路.由于该问题的可行解是所有顶点的全排列,随着顶点数的增加,会产生组合爆炸,它是一个NP完全问题. TSP问题可以分为对称和不对称.在对称TSP问题中,两座城市之间来回的距离是相等的,形成一个无向图,而…

C++实现禁忌搜索解决TSP问题 使用的搜索方法是Tabu Search(禁忌搜索) 程序设计 1) 文件读入坐标点计算距离矩阵/读入距离矩阵 for(int i = 0; i < CityNum; i++){ fin >> x[i] >> y[i]; } for(int i = 0; i < CityNum - 1; i++){ Distance[i][i] = 0; for(int j = i + 1; j < CityNum; j++){ double Ri…

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100…