问题描述在解决带有时间窗的路径优化问题时，很难抉择时间窗与路径最短两个之间的关系，通常采用将多目标转换成单目标函数的方法，而转换成单目标后，系数的调节起到至关重要的作用，其中一个占比较小，就会导致另外一个参数对结果影响较大，很难真正的反应出满意的解，所以此文章采用帕累托方法，运用遗传算法，对这两个目标进行分析。主程序如下clc;clear;
tic;
%% 初始化
PopSize=200;%种群大
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2023-12-26 14:26:43
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、模型是什么二、部分代码（遗传算法+改进后遗传-模拟退火算法）1.读入数据2.打印最优解总结 前言考虑重大疫情下封控区域人民群众的生活需求，针对疫情下封控区域生活物资配送路径优化问题，建立面对城市封控区域的生活物资配送优化模型，提出疫情下封控区域生活物资配送建议均具有重大意义。一、模型是什么 &n
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2023-12-21 11:40:03
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遗传算法是群智能算法中的一个分支，是一类基于种群搜索的优化算法，受自然界生物进化机制的启发，通过自然选择、变异、重组等操作，针对特定的问题取寻找出一个满意的解。其遗传进化过程简单，容易理解，是其他一些遗传算法的基础。 遗传算法的搜索特点是以编码空间代替问题的参数空间，以适应度函数为评价依据；
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2024-06-04 10:40:05
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采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。 利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间断，2保证路径不穿过障碍。用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的，就是种群初始化，选择，交叉，变异，适应度计算这样，
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2024-09-23 18:55:45
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遗传算法本人在另一篇博文中已经有记载，本次将遗传算法用于路径规划的代码记录于此，用于大家一起学习 一起进步，如果有用，欢迎点赞。1.基于遗传算法的栅格法机器人路径规划main.m% 基于遗传算法的栅格法机器人路径规划
%jubobolv369
clc;
clear;
% 输入数据,即栅格地图.20行20列
Grid= [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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2024-03-11 16:37:24
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遗传算法求解优化问题优化问题概述：遗传算法主要分为五步：第一步，个体的染色体编码第二步，产生初始种群第三步，计算染色体个体的适应值第四步，父体选择（轮盘赌选择法）第五步，遗传算子 杂交 变异最后 优化问题概述：
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2024-05-22 20:23:32
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目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 遗传算法（Genetic Algorithm－GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。它将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中，按照一定的适配值函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选，从而使适配值高的个体被保留
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2024-01-10 12:07:24
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目录1 概述2 Matlab代码3 运行结果1 概述在1959年，Dantzing 和 Ramser在经过实验和思考后，首次提出配送车辆路径优化问题。在物流运输中配送是重要的环节，准确选择配送车辆路径能有效缩短运输时间、降低运输成本、满足顾客需求等目的。关于寻找最优配送线路问题已经成为研究的热点之一2。最初蚁群算法是研究旅行商的问题⒆，现在已经广泛应用到许多寻找最优解的问题中。例如:郑娟毅等利用蚁
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2024-05-08 11:21:12
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Python优化算法—遗传算法一、前言二、安装三、遗传算法3.1 自定义函数3.2 遗传算法进行整数规划3.3 遗传算法用于旅行商问题3.4 使用遗传算法进行曲线拟合 一、前言优化算法，尤其是启发式的仿生智能算法在最近很火，它适用于解决管理学，运筹学，统计学里面的一些优化问题。比如线性规划，整数规划，动态规划，非线性约束规划，甚至是超参数搜索等等方向的问题。但是一般的优化算法还是matlab里面
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2023-09-18 21:43:37
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遗传算法简介：遗传算法(Genetic algorithm)属于演化计算( evolutionary computing)，是随着人工智能领域发展而来的一种智能算法。正如它的名字所示，遗传算法是受达尔文进化论启发。简单来说，它是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。如果你想了解遗传算法相关的知识，可以学习实验楼上的教程：【Python实现遗传算法求解n-queens问题】，该实验分两节：第一节
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2023-07-25 13:37:23
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文章目录一、遗传算法1.1 编码与解码1.2 选择算子-轮盘赌法1.3 交叉算子1.4 变异算子1.5 遗传算法流程1.6 基于遗传算法的栅格法机器人路径规划二、采用模拟退火算法改善适应度函数 一、遗传算法遗传算法 (Genetic AIgorithm, 简称 GA)起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种随机全局搜索优化方法，它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉 (crossover
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2024-06-01 01:21:53
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一、研究背景求解最优化问题的方法主要包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。与传统的搜索算法（牛顿法、斐波那契法、二分法等）相比，这三种算法具有高鲁棒性和求解高度复杂的非线性问题 的能力。本文主要针对遗传算法做出介绍和讲解。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。遗传算法是从代表问
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2023-08-09 19:27:59
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多极值点函数具有多个极值,对此问题,传统的优化技术很容易陷人局部最优解,求得全局优化解的概率不高,可靠性低;为此,建立尽可能大概率的求解全局优化解算法是求解函数优化的一个重要问题。在MATLAB中,可以使用遗传算法接近标准优化算法无法解决或者很难解决的优化问题。遗传算法的搜索能力主要由选择算子及交叉算子赋存,变异算子尽可能保证算法达到全局最优，避免陷入局部最优。在使用遗传算法求解优化的时候,经常会
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2024-01-31 06:38:36
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遗传算法の解决最优路径问题旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）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。— Edited By Hugo1、遗传算法与
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2024-01-08 14:13:48
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前言这篇博客针对《Python遗传算法搜索最优最短路径》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。运行结果文章目录一、所需工具软件二、使用步骤 1. 主要代码 2. 运行结果三、在线协助一、所需工具软件  
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2024-06-03 08:17:59
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《Matlab》【毕设】防止优良基因因为变异而遭到破坏【毕设】放弃赌轮选择：将种群中的个体按适应度大小排列排在前面的个体复制两份；中间的一份；后面的不复制；【毕设】早熟早熟的原因P36早熟表象：1，群体中所有的个体都陷于同一极值而停止进化。2，接近最优解的个体总是被淘汰，进化过程不收敛。解决：1，动态确定变异概率，防止优良基因因变异而遭破坏，又可在陷入局部最优解的时候引入新的基因。2，改进选择方式
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2024-08-09 16:04:48
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一、实验内容及目的本实验以遗传算法为研究对象，分析了遗传算法的选择、交叉、变异过程，采用遗传算法设计并实现了商旅问题求解，解决了商旅问题求解最合适的路径，达到用遗传算法迭代求解的目的。选择、交叉、变异各实现了两种，如交叉有顺序交叉和部分交叉。二、实验环境Windows10开发环境Python 3/Flask三、实验设计与实现 图1软件结构图图1软件结构图Flask.py是后端核心代码，里
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2023-08-06 09:42:48
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没有讲解，只有Python代码哦。看人家讲十遍还是不会写代码，嘿嘿嘿。
该代码是本人根据B站up主侯昶曦的代码所修改的。
原代码github地址：https://github.com/Houchangxi/heuristic-algorithm/blob/master/TSP问题遗传算法/Genetic Algorithm.py
遗传算法步骤不用讲了，将
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2023-07-01 19:42:51
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上次尝试用简单的交叉变异方式编写了遗传算法，这次将使用启发式的交叉变异方式：启发式交叉由Grefenstette, Gopal, Rosrnaita和Gucht首先提出。启发式交叉步骤（最近邻点法）为： 步骤1：从一对双亲中随机地选取一个城市作为开始城市； 步骤2：由当前城市出发，选择一条不构成循环的最短边（由双亲表达的）。若两条边都构成循环，则随机选取一个能使巡回继续的城市； 步
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2023-08-09 17:29:17
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TSP（traveling salesman problem，旅行商问题）描述的是某一旅行商从某个城市出发访问每个城市一次且仅一次，最后回到出发城市，目标是寻找一条最短的遍历n个城市的路径。TSP是典型的NP完全问题，其时间复杂度随问题规模的增加按指数形式增长。求解TSP的算法主要有遗传算法、分支定界法、改良圈算法、模拟退火算法、人工神经网络算法等方法，遗传算法求解该TSP问题。遗传算法是一种模拟
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2023-12-19 12:26:50
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