参考资料: 遗传算法解决TSP旅行商问题(附:Python实现) 遗传算法详解(GA)(个人觉得很形象,很适合初学者) from itertools import permutations import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from itertools import combinations, permutations #%matplotlib inline def fitnessFuncti

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 4 0 2 1 3 4 5.代码实现 #include<stdio.h> #include&

近期为做展示,改写了一个遗传算法求TSP的Java界面版,思路代码和 http://blog.csdn.net/wangqiuyun/article/details/12838903 这篇文章思路是一样的,追加了Java用Graphics画点及画线做路径展示,展示部分做得比較粗糙,须要的拿走,效果图例如以下. 下载地址:http://download.csdn.net/detail/wangqiuyun/7406201 另C#界面版:http://blog.csdn.net/wangqiuyun

转载地址 https://blog.csdn.net/greedystar/article/details/80343841 目录 一.问题描述 二.算法描述 三.求解说明 四.参考资料 五.源代码 一.问题描述 旅行商问题是图论中的一个著名问题. 假设有一个旅行商人要拜访N个城市,要求他从一个城市出发,每个城市最多拜访一次,最后要回到出发的城市,保证所选择的路径长度最短. 二.算法描述 (一)算法简介 遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/jiang425776024/article/details/84532018 效果图:程序会动态的展示迭代过程,40以内城市大概迭代300次能收敛到最优:这里是用中国城市地理坐标直接做欧式距离计算,实际上可以根据问题作出调整.Github:https://github.com/425776024/TSP-GA-py 测试数据:china.

摘要: 本实验采用遗传算法实现了旅行商问题的模拟求解,并在同等规模问题上用最小生成树算法做了一定的对比工作.遗传算法在计算时间和占用内存上,都远远优于最小生成树算法. 程序采用Microsoft visual studio 2008 结合MFC基本对话框类库开发.32位windows 7系统下调试运行. 引言 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,由密歇根大学的约翰•霍兰德和

1实验环境 实验环境:CPU i5-2450M@2.50GHz,内存6G,windows7 64位操作系统 实现语言:java (JDK1.8) 实验数据:TSPLIB,TSP采样实例库中的att48数据源 数据地址:http://comopt.ifi.uni-heidelberg.de/software/TSPLIB95/tsp/att48.tsp.gz TSPLIB是一个从各种来源和各种类型中产生的TSP及其相关问题的采样实例库,这里选取TSP采样实例库中的att48数据源,最优值为1062

浅谈遗传算法:https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9479890.html Description \(小m\)在踏上寻找\(小o\)的路程之后不小心碰到了大魔王\(fater\). 大魔王看了看\(小m\)的命运,心生怜悯,便给\(小m\)和自己做一个交换的机会. 这个交换是这样的: 由于\(小o\)不知在天涯海角,\(小m\)的要找到实在是太难了.所以大魔王愿意把\(小m\)和\(小o\)同时扔到一个迷宫(\(n\)个点的完全无向图)里,但是\(小o\)在哪个点上

package com.louis.tsp; /** * Project Name:GeneticAlgorithm * File Name:Individual.java * Package Name: * Date:2017年9月23日下午5:02:00 * Copyright (c) 2017, 2692613726@qq.com All Rights Reserved. * */ /** * ClassName:Individual * Function: 个体类 * Reason: T

一.简介 旅行商问题是一个经典的组合优化问题.一个经典的旅行商问题可以描述为:一个商品推销员要去若干个城市推销商品,该推销员从一个城市出发,需要经过所有城市后,回到出发地.应如何选择行进路线,以使总的行程最短.从图论的角度来看,该问题实质是在一个带权完全无向图中,找一个权值最小的Hamilton回路.由于该问题的可行解是所有顶点的全排列,随着顶点数的增加,会产生组合爆炸,它是一个NP完全问题. TSP问题可以分为对称和不对称.在对称TSP问题中,两座城市之间来回的距离是相等的,形成一个无向图,而

import random import math import matplotlib.pyplot as plt import city class no: #该类表示每个点的坐标 def __init__(self,x,y): self.x = x self.y = y def draw(t): #该函数用于描绘路线图 x = [0] * (m+1) y = [0] * (m+1) for i in range(m): x[i] = p[t[i]].x y[i] = p[t[i]].y x[

最近看了一下遗传算法,使用轮盘赌选择染色体,使用单点交叉,下面是代码实现(python3) import numpy as np import random from scipy.optimize import fsolve import matplotlib.pyplot as plt import heapq # 求染色体长度 def getEncodeLength(decisionvariables, delta): # 将每个变量的编码长度放入数组 lengths = [] for de

ObjFunction.py import math def GrieFunc(vardim, x, bound): """ Griewangk function """ s1 = 0. s2 = 1. for i in range(1, vardim + 1): s1 = s1 + x[i - 1] ** 2 s2 = s2 * math.cos(x[i - 1] / math.sqrt(i)) y = (1. / 4000.) * s1 -

上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤.这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择.交叉.变异等核心步骤的实现.而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照. 首先介绍一下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,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法.TS

上篇我们用遗传算法求解了方程,其中用到的编码方式是二进制的编码,实现起来相对简单很多, 就连交配和变异等操作也是比较简单,但是对于TSP问题,就稍微复杂一点,需要有一定的策略, 才能较好的实现. 这次的TSP问题的题目是: 随机产生10~30个城市,每个城市之间的距离也是随机产生,距离的范围是[1,50],求最优的路径 ========================================================== 下面就是具体的求解,由于我的策略是基于知网上的<一种改进的遗

TSP问题最简单的求解方法是枚举法. 它的解是多维的.多局部极值的.趋于无穷大的复杂解的空间.搜索空间是n个点的全部排列的集合.大小为(n-1)! .能够形象地把解空间看成是一个无穷大的丘陵地带,各山峰或山谷的高度即是问题的极值.求解TSP,则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到山顶或谷底的过程. 这一篇将用遗传算法解决TSP问题. 1)评价. 这个评价算法应该比較简单了,就是找计算总距离,小的为优.目标函数转化为适应度函数能够取倒数. 2)突变.为了防止反复訪问,不能随机的进行突变.由于每一个

概要 我的上一篇写遗传算法解决排序问题,当中思想借鉴了遗传算法解决TSP问题,本质上可以认为这是一类问题,就是这样认为:寻找到一个序列X,使F(X)最大. 详解介绍 排序问题:寻找一个序列,使得这个序列的逆序对的倒数最大. TSP问题:寻找一个序列,使得这个序列的总路径长的倒数最大. 这两个问题有一个共同的特点是,所有的节点都要用上,而使用遗传算法解决排序问题(每一个格子可以认为是一个节点),是需要从众多的节点之中寻找到某些节点构成一个序列X. 序列X必须满足的条件是: 相邻节点直接邻接 无重复

基于遗传算法的TSP问题求解(C) TSP问题: TSP(Travelling salesman problem): 译作“旅行商问题”, 一个商人由于业务的需要,要到n个城市,每个城市之间都有一条路径和其他所有的城市相连.现在要求从一个城市出发,穿越所有其他所有的城市,再回到出发的城市. 出于成本的考虑,要求商人走的路径的长短最短.问能否找到这样的一条路径? 这是个经典的NP-complete问题. 时间复杂度为θ(n!). 随着城市的数量规模增大,在有限的时间内得不到问题的最优解. 我们只能

FAIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class FAIndividual: ''' individual of firefly algorithm ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardim self.bound

ESIndividual.py import numpy as np import ObjFunction class ESIndividual: ''' individual of evolutionary strategy ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardim self.b