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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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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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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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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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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最近在自学《演化计算》（潘正君著），了解了演化算法的基本基本步骤。在丽丽的帮助下找到了一个SGA的入门小程序，结合程序，理解演化算法中简单遗传算法的基本步骤。一、问题描述 f（x1, x2) = x1 * x1 + x2 * x2
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2024-08-12 13:04:51
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前些日子，我用C++手写代码实现了遗传算法解决TSP问题，C++太过于繁琐而且写的也不是很好，解决了以下问题:问题：给定平面上20个点的名称与坐标，两个点之间的距离为它们的欧几里得距离。求一条路径，刚好经过每个点1次，使其路径长度最短。 参数设定如下： 种群大小：M=50 最大代数：G=1000 交叉率：pc=1pc=1,交叉率为1能保证种群的充分进化 变异率：pm=0.1pm=0.1,一般而言，
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2023-11-27 06:02:29
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用Python实现简单的遗传算法用Python实现简单的遗传算法这几天一直在用Python写一个简单的遗传算法，好自己拿来实验。断断续续的折腾了几天，今天下午终于写了一个简单的出来。整个代码还是仿照《游戏编程中的人工智能技术》中的代码来写的。如果想简单的学习一下遗传算法以及简单应用《游戏编程中的人工智能技术》是不错的选择。代码如下(点击这里下载)：# -*- coding:utf-8 -*-
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2023-09-17 20:09:56
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遗传算法简介一个遗传算法的例子roulette_wheel_selectionordered_crossoverswap_mutationgenetic_algorithm 简介遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种自然启发式的优化算法，基于自然界中的进化和遗传原理。遗传算法在搜索和优化问题中表现出色，特别是在复杂、高维度和非线性问题中。它们可以广泛应用于函数优化、机器学习、
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2023-11-10 21:31:34
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元启发式算法 | 遗传算法(GA)解决TSP问题(Python) 文章目录元启发式算法 | 遗传算法(GA)解决TSP问题(Python)1.GA基本概念与算法最简单的python实现2.对GA的思考和改进2.1 GA改进思路2.2 GA优缺点 完整代码在github上。1.GA基本概念与算法最简单的python实现遗传算法（Genetic Algorithm, GA），是一种通过模拟生物自然进化
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2024-01-11 09:17:02
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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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大自然有种神奇的力量，它能够将优良的基因保留下来，从而进化出更加强大、更加适合生存的基因。遗传算法便基于达尔文的进化论，模拟了自然选择，物竞天择、适者生存，通过N代的遗传、变异、交叉、复制，进化出问题的最优解。遗传算法看似神奇，但实现思路却较为简单。本文先跟大家介绍遗传算法的基本思想，然后用遗传算法来解决一个实际问题，最后给出遗传算法的代码实现和解析。废话不多说，现在就开始吧～遗传算法在开始之前，
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2024-02-23 13:01:17
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MATLAB编写遗传算法求解vrp问题vrp问题是有载重限制的物流配送线路优化问题，详细可表述为：有1个配送中心，向m个客户点送货，从配送中心出发，货物不足时回配送中心装货，配送完成后回到配送中心。第i个客户点的需求量为gi(i=1,2,3,…,m)，由配送中心派出载重量分别qn的n辆车来承运。将货物运往各个客户点，最后回到配送中心。已知gi ≤qn，要求合理安排车辆路线，在满足各客户点需求和车辆
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2023-06-29 13:50:50
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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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# 使用遗传算法解决背包问题
在这篇文章中，我们将学习如何使用遗传算法来解决经典的背包问题。首先，我们会介绍这个问题的背景，并以表格的形式简要阐述实现的流程。接着，我们将一步一步地实现这个算法，并详细解释每段代码的目的和功能。
## 背包问题简介
背包问题是一个经典的优化问题，目的是在给定一组物品和一个最大容量的背包的情况下，选择物品以获得尽可能高的总价值。每个物品有其自身的重量和价值。
原创
2024-10-28 04:11:04
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遗传算法解n-queens问题
一， 课程介绍： 1.1 实验内容 通过上一节的学习，对遗传算法的理论知识和简单实现有了初步了解。这一节，通过学习Pyevolve模块，来更好地解决问题。 这一节我们通过两个实例了解Pyevolve的使用方法，并且分析算法结果。通过实例n-queens问题了解Pyevolve遗传算法框架。 1.2 实验知识点 通过本节学习，我们将学习到以下知识点：Py
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2024-10-16 20:43:11
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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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目录1.遗传算法简要介绍2.tsp问题简要介绍3.遗传算法解决tsp问题的几个特殊点4.源码1.遗传算法简要介绍 简单来说，遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法。其核心基于自然界种群进化的规律，即初始种群进行交配，在基因层面上，其中会发生交叉互换、基因突变等变异，产生新一批的种群，在种群不断繁衍的过
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2023-10-19 19:28:10
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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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