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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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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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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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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# TSP问题与遗传算法
## 一、引言
旅行商问题（TSP，Travelling Salesman Problem）是一种经典的组合优化问题。它的具体问题是：给定一组城市及城市之间的距离，旅行商需要找到一条最短路径，使得他访问每个城市一次并且最后返回起点。由于TSP问题的复杂性，随着城市数量的增加，它的计算量呈指数级增长。因此，传统的暴力破解法在面对大规模数据时不再有效，需要寻找其他更高效的
原创
2024-10-20 04:10:08
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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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近年来，随着城市化进程的加快，旅行商问题（TSP, Traveling Salesman Problem）作为一个经典的组合优化问题，日益受到关注。该问题旨在寻找一条最短路径，使得旅行商能够访问每个城市一次并最终返回出发点。然而，由于城市数量的增加，暴力破解效率低下，遗传算法作为一种有效的启发式搜索算法，成为解决TSP的热门选择。
```mermaid
flowchart TD
A[确定
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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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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【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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前言之前用标准遗传算法实现了函数寻找最大值的功能：今天这篇代码依然是关于遗传算法优化的，但是加入了君主交叉的方式，同时是实数编码优化方式，与之前的二进制优化有不小的差别。正文优化目标是寻找一组X（一共10个），使得其平方和最小：君主交叉：每次选出表现最好的个体（君主），把它的染色体与整个种群中一半的个体交叉，增大君主染色体在整个种群中的比例。下方的代码仅仅是运用了君主交叉方式，除了君主交叉之外还包
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2023-10-10 10:00:39
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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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遗传算法解决旅行商问题（TSP）的Python代码
在解决旅行商问题（TSP）时，我们尝试找到一条最短路径，使得旅行商能够访问每个城市一次并返回出发点。这一问题在运输、物流和电信等多个领域都有广泛的应用。由于其复杂性，传统的暴力法并不适用，因此我们引入遗传算法（GA）作为优化解决方案。
用户在处理TSP的时候，常常面临城市数量众多的问题，导致计算量巨大。下面是对这一问题的详细探讨。
```m
# 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，
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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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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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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Python实现遗传算法解决TSP问题遗传算法介绍生物学概念和算法概念之间的对应关系种群---编码集合种群适应环境的能力---目标函数环境阻力---适应度函数TSP问题简介遗传算法中TSP问题的处理城市坐标编码遗传算法中参数和函数设计目标函数适应度函数算法流程图交叉操作变异操作选择操作种群的相关参数编程实现编程思路代码路径可视化 遗传算法介绍遗传算法是一种全局仿生优化算法，通过模拟环境和生物种群
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2023-08-23 18:04:48
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TSP1.1问题描述 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。这里给定 10 个城市和两两之间的距离。如图 2.1 所示。1.2 遗传算法求解1.2.1 求解思路 遗传算法是通过将优化函数的可能解表示成一个个体，每个个体用一定编码 方式形成基因，借助遗传算子，选择、交叉、变异操作，对种群进行演化，选择 出更适应环境的种群。 在 TS
