up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础在PSO中，群中的每个粒子表示为向量。在投资组合优化的背景下，这是一个权重向量，表示每个资产的分配资本。矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒子也会记住它最好的历史位置。对于PSO的每次迭代，找到全局最优位置。这是群体中最好的最优位置。一旦找到全局最优位置，每个粒子都会更接近其局部最优位置和全局最优位置。当在多次迭代中执行时，该过程产生一个解
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2023-12-18 12:53:46
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目录前言问题及思路1.问题概述2.设计思路源码及测试1.输入2.代码 前言算法大作业，综合应用8种算法解决TSP问题，分别是： 蛮力法（顺序查找） 分治法（快速排序）贪心法（求上界）近似算法（贪心+寻找最优贪心值）分支限界法（多城市）动态规划法（少城市）回溯法（中等规模城市数量） Sherwood概率算法改进版（随机第一个城市） 共8种算法（加粗的用于求解问题） 第一次发博客，如有错误，希望大佬
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2023-10-28 13:44:34
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一、求解TSP问题 1、问题描述 TSP问题是指旅行家要旅行n个城市然后回到出发城市，要求各个城市经历且仅经历一次，并要求所走的路程最短。该问题又称为货郎担问题、邮递员问题、售货员问题，是图问题中最广为人知的问题。 2、最近邻点策略 （1）思想： 从某城市出发，每次在没有到过的城市中选择最近的一个，直到经过了所有的城市，最后回到出发城市。 （2）算法设计 设图G有n个顶点，边上的代价存储在二维数组
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2023-12-21 13:38:46
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简介 PSO(粒子群算法)是群智能算法的一种，其他的群智能算法还有蚁群算法，遗传算法等。其他的智能算法还有模拟退火。之前看过一段时间的PSO，商务智能课程最后的大作业便想用一下，刚好在github上看到有人用模拟退火解决TSP问题，而且效果不错，于是便萌生了利用PSO求解TSP问题
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2023-07-27 18:14:18
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前言 模拟退火算法（SA）是较为常见的现代优化算法之一，常用于旅行商（TSP）问题中。数学建模里学生们常常使用该算法，甚至是为了使用这个算法而使用这个算法，让评委老师们审美疲劳。评委老师明确表明使用所谓"神算法"（神经网络，模拟退火，遗传算法等等）而过于牵强者拿不了高分。希望大家不要觉得它名词高级就认为它能吸引评委眼睛，评委毕竟是教授，不可能被几
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2024-08-11 16:18:43
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前言最近由于换了工作，期间也有反思和总结上家公司的得失，总觉得有什么事情当初可以完成或者完成得更好，其中TSP问题就是其中之一。当初在开发一个仓配系统的时候，有一个线路排程的需求，当时自己简单在纸上画了思路，发现求精确解算法复杂度是N!，所以去百度，发现了NPC问题的概念，但是一直以来都没有对这个问题好好研究过，最终只是选择了贪心算法这一求近似解的方案，正好这是我的第一篇，就拿这个“遗憾”开刀
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2023-09-15 20:11:19
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文章目录遗传算法求解TSP问题问题描述遗传算法参数编码初始群体的设定适应度函数的设计遗传操作设计交叉变异选择控制参数设定完整代码 遗传算法求解TSP问题问题描述使用遗传算法求下图中从北京出发经过其他四个城市之后回到北京的最短路径，两个城市之间的距离如图所示：遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）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
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2023-11-24 05:32:23
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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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1. 蚁群算法简介 蚁群算法（Ant Clony Optimization， ACO）是一种群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体（Agent）通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。蚁群算法最早是由意大利学者Colorni A., Dorigo M. 等于1991年提出。经过20多年的发展，蚁群算法在理论以及应
贪心算法解决旅行商问题TSP问题（Traveling Salesman P
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2023-11-28 04:27:58
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要求：TSP 算法（Traveling Salesman Problem）是指给定 n 个城市和各个城市之间的距离，要求确定一条经过各个城市当且仅当一次的最短路径，它是一种典型的优化组合问题，其最优解得求解代价是指数级的。TSP 问题代表一类优化组合问题，在实际工程中有很多应用，如计算机联网、电子地图、交通诱导等，具有重要的研究价值。遗传算法和禁忌搜所算法都是是一种智能优化算法，具有全局的优化性能
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2024-09-23 06:42:55
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遗传算法求解TSP问题 python
旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，它要求寻找一个最短的路径，使得旅行商经过每一个城市且仅经过一次，最后返回到起始城市。随着城市数量的增加，问题的复杂性迅速增长，因此传统的算法难以解决较大的实例。在此背景下，遗传算法作为一种智能优化算法，受到越来越多的关注。
> “遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学原理的优化算法。”— 维基百科
### 技
# 遗传算法求解TSP问题
## 介绍
TSP（Traveling Salesman Problem，旅行推销员问题）是一类经典的组合优化问题，目标是找到一条最短的路径，使得经过所有城市且仅经过一次。遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，可以用来解决TSP问题。
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现遗传算法来解决TSP问题。我将逐步引导你完成整个流程，包括问题的建模、编码、选
原创
2023-09-13 05:01:42
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【建模算法】Python调用scikit-opt工具箱中的遗传算法求解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，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本文探讨了Python调用scikit-opt工具箱中的遗传算法求解TSP问题。一、问题描述 本案例以31个城市为例，
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2023-10-26 17:20:30
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【建模算法】基于蚁群算法（ACA）求解TSP问题（Python实现）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，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本文探讨了基于蚁群算法求解TSP问题的Python实现。一、问题描述 本案例以31个城市为例，假定31个城市的位置坐标如表1所列。
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2023-09-30 21:01:22
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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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遗传算法流程图：遗传算法的思想和流程都是很简单的，但是运用在具体应用时却会常常无从下手。如何编码解码，如何进行交叉是两个难点。本文以用遗传算法解决旅行商问题(TSP)为例。问题描述：现有34个城市，已知其坐标；从其中某一城市作为起点出发，途径其他的所有城市，然后回到起点，要求走过的距离最短。34个城市位置图如下所示：重庆,106.54,29.59
拉萨,91.11,29.97
乌鲁木齐,87.68
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2023-11-18 12:30:11
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# TSP问题求解Python指南
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是组合优化中的经典问题，要求找到一条最短路径，使旅行商能够访问每一个城市一次并最终返回到起点。这个问题在计算机科学和运筹学中非常重要，对于新手开发者而言，是一个很好的练手项目。接下来，我将引导你一步步实现TSP问题的求解，并且提供代码示例和详细注释。
## 整体流程
我们将按以下步骤
# 使用Python求解旅行商问题（TSP）的步骤指南
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是在给定的一组城市中找到一条最短负载回路，使得旅行商可以访问每座城市一次并且返回到出发城市。这个问题的复杂性在于城市数量的增加会显著增加可能的路径数量。因此，理解如何使用Python实现TSP问题的求解对于任何开发者来说都是一次重要的学
贪心算法贪心算法(又称贪婪算法)是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。基本思路思想贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度
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2023-12-10 17:13:19
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