这篇文章是之前写的智能算法(遗传算法(GA).粒子群算法(PSO))的补充.其实代码我老早之前就写完了,今天恰好重新翻到了,就拿出来给大家分享一下,也当是回顾与总结了. 首先介绍一下模拟退火算法(SA).模拟退火算法(simulated annealing,SA)算法最早是由Metropolis等人提出的.其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性.模拟退火算法是一种通用的优化算法,其物理退火过程由以下三部分组成: (1)加温过程 (2)等温过程 (3)冷却过程 其中加

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/jiang425776024/article/details/84532018 效果图:程序会动态的展示迭代过程,40以内城市大概迭代300次能收敛到最优:这里是用中国城市地理坐标直接做欧式距离计算,实际上可以根据问题作出调整.Github:https://github.com/425776024/TSP-GA-py 测试数据:china.

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

转载地址 https://blog.csdn.net/greedystar/article/details/80343841 目录 一.问题描述 二.算法描述 三.求解说明 四.参考资料 五.源代码 一.问题描述 旅行商问题是图论中的一个著名问题. 假设有一个旅行商人要拜访N个城市,要求他从一个城市出发,每个城市最多拜访一次,最后要回到出发的城市,保证所选择的路径长度最短. 二.算法描述 (一)算法简介 遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生

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

import random import math import matplotlib.pyplot as plt import city class no: #该类表示每个点的坐标 def __init__(self,x,y): self.x = x self.y = y def draw(t): #该函数用于描绘路线图 x = [0] * (m+1) y = [0] * (m+1) for i in range(m): x[i] = p[t[i]].x y[i] = p[t[i]].y x[

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

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, permutations #%matplotlib inline def fitnessFuncti

00 前言 上次变邻域搜索的推文发出来以后,看过的小伙伴纷纷叫好.小编大受鼓舞,连夜赶工,总算是完成了手头上的一份关于变邻域搜索算法解TSP问题的代码.今天,就在此给大家双手奉上啦,希望大家能ENJOY哦! 01 代码说明 本次代码还是基于求解TSP旅行商问题的.至于什么是TSP问题,小编这实在是不想科普啦-- 代码是基于迭代搜索那个代码魔改过来的.其实看了这么多启发式算法解TSP问题的代码.想必各位都有了一个比较清晰的认识,其实呀.之前介绍的模拟退火.遗传算法.迭代搜索和现在的变邻域等等,是十

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温

本来以为在了解蚁群算法的基础上实现这道奇怪的算法题并不难,结果实际上大相径庭啊.做了近三天时间,才改成现在这能勉强拿的出手的模样.由于公式都是图片,暂且以截图代替那部分内容吧,mark一记. 1 蚁群算法 (1) 蚁群AS算法简介 20世纪90年代意大利学者M．Dorigo,V．Maniezzo,A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发,通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为,提出来一种新型的模拟进化算法—— 蚁群算法,是群智能理论研究领域的一种主要算法.用该方法求解TSP问题.分配问题.job

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

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.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路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

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

概述 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10267.html 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 一.TPS问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商

本文对应<R语言编程艺术> 第8章:数学运算与模拟: 第10章:输入与输出: 第11章:字符串操作: 第12章:绘图 ========================================================================= 数学运算与模拟 数学函数: 数学函数 说明 exp() 以自然常数e为底的指数函数 log() 自然对数 log10() 以10为底的常用对数 sqrt() 平方根 abs() 绝对值 sin(), cos() 三角函数 min()

前言 人类总是在生活中摸索规律,把规律总结为经验,再把经验传给后人,让后人发现更多的规规律,每一次知识的传递都是一次进化的过程,最终会形成了人类的智慧.自然界规律,让人类适者生存地活了下来,聪明的科学家又把生物进化的规律,总结成遗传算法,扩展到了更广的领域中. 本文将带你走进遗传算法的世界. 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法最初借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说,从生物进化的一些现象发展起

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.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路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

C语言编程实现Linux命令--who 实践分析过程 who命令是查询当前登录的每个用户,它的输出包括用户名.终端类型.登录日期及远程主机,在Linux系统中输入who命令输出如下: 我们先man一下who,在帮助文档里可以看到,who命令是读取/var/run/utmp文件来得到以上信息的. 我们再man一下utmp,知道utmp这个文件,是二进制文件,里面保存的是结构体数组,这些数组是struct utmp结构体的. struct utmp { short ut_type; pid_t ut

总结一下我个人的编程风格及这样做的原因吧,其实是为了给实验室写一个统一的C语言编程规范才写的.首先声明,我下面提到的编程规范,是自己给自己定的,不是c语言里面规定的. 一件事情,做成和做好中间可能隔了十万八千里. 同样的,代码的质量也极大程度上反映了编程者的水平高低.为了让大家从学习的开始就养成良好的编程习惯,创作出优质的代码,实验室编辑这个文档,作为大家编程的参考,同时也是对以后编程风格的硬性规定. 对于一个团队来讲,制定统一的编程规范,好处是显而易见的.通常一个项目是由多个成员共同完成,在项