简介改进和实现遗传算法，用以对旅行商问题(TSP问题)进行建模和近似求解，从而深入对启发式算法的理解。算法流程遗传算法解决TSP的流程是以下几部分：初始化种群、计算适应度函数、选择、交叉、变异然后不断重复直到找到理想的解。模型设定I 种群初始化。需要设定的参数是随机生成的初始解的数量，该数量过少会导致种群多样性不足，数量过多会降低算法的效率，我们设定种群规模（初始解数量为150）。II 适应度函数
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2023-08-24 20:23:33
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遗传算法之旅行家问题（TSP）本文针对没有任何机器学习知识的小白。(干货) 先要了解什么是遗传算法？？ 遗传算法是：（1）遗传学基本原理模拟 生物自然进化的方法 （2）遵循优胜劣汰，适者生存的原则 （3）是计算机科学人工智能的一种算法。 特点：*有限的构成元素（基因） *无穷大的构成可能（太多太多的组合以至于无法全部列出…） *可以找到一个近似最优解（不一定是全局最优解）步骤： Step1: 确定
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2024-01-08 13:55:06
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一. 了解TPS问题旅行商问题 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
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2023-08-31 14:14:19
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【Matlab】 遗传算法求解TSP问题 文章目录【Matlab】 遗传算法求解TSP问题前言一、问题描述二、实验设计1.问题案例2.读入数据3.适应度计算4. 选择子代5. 结果输出总结 前言个人实验的一次记录，如有不当欢迎批评指正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
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2024-01-25 17:40:55
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TSP问题（Travelling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，即假设有一个旅行商人要拜访n个城市，从某个城市出发，每个城市只能访问一次且最后回到出发城市，
原创
2021-07-05 12:44:32
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# 用遗传算法解决TSP问题
## 引言
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是找到一条最短的路径，使得旅行商可以经过每个城市一次且仅一次，最终回到起点城市。而遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，能够在复杂的组合优化问题中找到较好的解决方案。本文将介绍如何使用Java遗传算法解决TSP问题，并给出相应的代码示例。
原创
2024-06-03 04:51:01
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文章目录一、理论基础二、案例背景1，问题描述2，解决思路和步骤(1).算法流程(2).遗传算法实现三、MATLAB程序实现(1).种群初始化(2).适应度函数(3).选择操作(4).交叉操作(5).变异操作(6).进化逆转操作(7).画路线轨迹图(8).遗传算法主函数(9).结果分析四、遗传算法的改进1. 使用精英策略2. 使用进化逆转操作五、算法的局限性六、参考文献 一、理论基础TSP(tra
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2023-11-14 10:13:46
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【Title】[原]遗传算法Java实现源代码
【Date】2013-04-07
【Abstract】以前学习遗传算法时，用Java实现的遗传算法程序，现整理分享出来。
【Keywords】wintys、遗传、算法、algorithm、种群、基因、个体、进化、染色体、适应度、Rosenbrock
【Environment】Windows 7、PowerDes
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2023-07-21 17:42:39
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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 40 2 1
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2024-01-26 06:52:58
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遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射[1]。可以这样想象，这个多维曲面里面有数不清的“山峰”，而这些山峰所对应的就是局部最优解。而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的，那么这个就是全局最优解。而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰，而不是陷落在一些小山峰。（另外，
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2023-07-24 14:11:55
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本文主要内容为利用遗传算法解决TSP(旅行商问题)。TSP问题可以描述为：某一旅行商从某个城市出发访问n个城市，去到每个城市一次且仅一次，目标为安排路线并其为最短路线。本案例以14个城市的二维坐标为数据，寻找一条最短的遍历这14个城市的路径。遗传算法流程：编码对于14个城市，设置染色体分为14段，每一段为对应城市的编号。利用randperm(14)随机编码一个染色体。例如得到:6 3 11 7 1
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2023-11-09 22:50:19
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1.遗传算法1.1 遗传算法的概念 遗传算法是一种基于“适者生存”的高度并行、随机和自适应的优化算法,通过复制、交叉、变异将问题解编码表示的“染色体”群一代代不断进化,最终收敛到最适应的群体,从而求得问题的最优解或满意解。其优点是原理和操作简单、通用性强、不受限制条件的约束,且具有隐含并行性和全局解搜索能力,在组合优化问题中得到广泛应用。 遗传算法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
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2024-01-14 08:42:29
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旅行推销员问题（英语：Travelling salesman problem, TSP）是这样一个问题：给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。遗传算法流程图： 是否
开始
生成初始种群
交叉变异
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2023-09-22 14:47:59
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# 使用遗传算法解决旅行商问题（TSP）
在运筹学和算法领域，旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的优化问题。旅行商需要在多个城市间旅行，并且每个城市仅访问一次，最后回到起始城市。我们的目标是找到最短的旅行路线。由于 TSP 是一个 NP-hard 问题，即使对于少量城市，计算所有可能的路径所需的时间也是不可接受的。因此，我们通常采用启发式算法，
遗传算法解决TSP问题遗传算法遗传算法的基本原理是通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题，它需要对算法所产生的每个染色体进行评价，并基于适应度值来选择染色体，使适应性好的染色体有更多的繁殖机会，在遗传算法中，通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码，即染色体，形成初始种群；通过适应度函数给每个个体一个数值评价，淘汰低适应度的个体，选择高适应度的个体参加遗传操作，经过遗产操作后的个体集合
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2023-08-07 15:29:17
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遗传算法求TSP问题 目录 人工智能第四次实验报告 1 遗传算法求TSP问题 1 一 、问题背景 1 1.1 遗传算法简介 1 1.2 遗传算法基本要素 2 1.3 遗传算法一般步骤 2 二 、程序说明 3 2.3 选择初始群体 4 2.4 适应度函数 4 2.5 遗传操作 4 2.6 迭代过程 4 三 、程序测试 5 3.1 求解不同规模的TSP问题的算法性能 5 3.2 种群规模对算法结果的
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2023-11-30 21:46:06
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遗传算法（Genetic Algorithm）是从达尔文生物进化论中“适者生存”衍生出的算法，是对进化的模拟。它可以应用于TSP问题，组合优化问题等。拿TSP问题来说，我们将n个地点排成一个解（1，2...n），这个解相当于生物进化论中的个体，解的不断优化越来越靠近最优值时，相当于个体的进化过程使得个体更加适应他所处的环境，而个体的进化是包含基因突变，交配遗传和选择这些过程，在遗传算法中，解要靠近
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2024-04-19 19:08:21
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“旅行商问题”(Traveling Salesman Problem,TSP)可简单描述为：一位销售商从n个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有可能路径中求出路径长度最短的一条。 旅行商的路线可以看作是对n城市所设计的一个环形，或者是对一列n个城市的排列。由于对n个城市所有可能的遍历数目可达(n-1)!个，因此解决这个问题需要O(n!)的计算时间。而由美国密执
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2024-08-30 21:01:08
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我们来研究一下遗传算法（GA）。GA的理论部分可以去google或者Wikipedia上问，现在我们通过一个具体的例子来说明一下。 首先，遗传算法可以解决很多问题。比如训练神经网络~，本文主要通过下面这个例子来讲解： 假设有10张卡牌，
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2024-01-02 12:33:20
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文章目录一、理论基础 二、案例背景 1，问题描述 2，解决思路和步骤 (1).算法流程 (2).遗传算法实现 三、MATLAB程序实现 (1).种群初始化 (2).适应度函数 (3).选择操作 (4).交叉操作 (5).变异操作 (6).进化逆转操作 (7).画路线轨迹图 (8).遗传算法主函数 (9).结果分析
原创
2021-06-30 17:45:03
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