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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 <物种起源>,有兴趣可以看看达尔文的著作. 物竞天择,适者生存,这两句话,也可以说是对遗传算法过程的伪代码描述了,物竞天择,就是我们的目标函数,只有越满足我们的目标函数的个体才会留下来,适者生存,就是我们在算法的过程中要淘汰一些个体. 基因编…
上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤.这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择.交叉.变异等核心步骤的实现.而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照. 首先介绍一下TSP问题.TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法.TS…
上篇我们用遗传算法求解了方程,其中用到的编码方式是二进制的编码,实现起来相对简单很多, 就连交配和变异等操作也是比较简单,但是对于TSP问题,就稍微复杂一点,需要有一定的策略, 才能较好的实现. 这次的TSP问题的题目是: 随机产生10~30个城市,每个城市之间的距离也是随机产生,距离的范围是[1,50],求最优的路径 ========================================================== 下面就是具体的求解,由于我的策略是基于知网上的<一种改进的遗…
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&…
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,…
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…
近期为做展示,改写了一个遗传算法求TSP的Java界面版,思路代码和 http://blog.csdn.net/wangqiuyun/article/details/12838903 这篇文章思路是一样的,追加了Java用Graphics画点及画线做路径展示,展示部分做得比較粗糙,须要的拿走,效果图例如以下. 下载地址:http://download.csdn.net/detail/wangqiuyun/7406201 另C#界面版:http://blog.csdn.net/wangqiuyun…
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…
package com.louis.tsp; /** * Project Name:GeneticAlgorithm * File Name:Individual.java * Package Name: * Date:2017年9月23日下午5:02:00 * Copyright (c) 2017, 2692613726@qq.com All Rights Reserved. * */ /** * ClassName:Individual * Function: 个体类 * Reason: T…