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正文內(nèi)容

利用遺傳算法解決tsp問(wèn)題-展示頁(yè)

2025-01-30 14:58本頁(yè)面
  

【正文】 9]中。 2 隨機(jī)產(chǎn)生兩個(gè) 0~ 9的數(shù),例如產(chǎn)生了x1=2,x2=7,交換 matrix[2]和 matrix[7]的內(nèi)容(利用 void swap(int *,int *)實(shí)現(xiàn)。 編碼方式 給每個(gè)城市一個(gè)固定的基因編號(hào),例如 10個(gè)城市為 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ,隨機(jī)地組成一個(gè)染色體(以下所有情況都以 10個(gè)城市為例說(shuō)明)。利用遺傳算法解決 TSP問(wèn)題 TSP問(wèn)題,又稱旅行商問(wèn)題 , 旅行推銷員問(wèn)題 ,是指對(duì)于給定 的 n 個(gè)城市 ,旅行商從某一城市出發(fā)不重復(fù)的訪問(wèn)其余城市 后回到出發(fā)的城市 ,要求找出一條旅行路線 ,是總的旅行路程最短 . 遺傳算法( Geic Algorithms, GA)是一種基于自然群體遺傳演化機(jī)制的算法 , 它模擬自然界生物進(jìn)化過(guò)程 , 采用人工進(jìn)化的方式對(duì)目標(biāo)空間進(jìn)行隨機(jī)化搜索。它將問(wèn)題域中的可能解看作是群體的個(gè)體 , 并將個(gè)體編碼成符號(hào)串形式 ( 即染色體 ) , 模擬生物進(jìn)化過(guò)程 , 對(duì)群體反復(fù)進(jìn)行雜交等操作 , 根據(jù)預(yù)定的適應(yīng)度函數(shù)對(duì)每個(gè)個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià) , 依據(jù)優(yōu)勝劣汰的進(jìn)化規(guī)則 , 不斷得到更優(yōu)的群體 , 同時(shí)搜索優(yōu)化群體中的最優(yōu)個(gè)體 , 求得滿足要求的最優(yōu)解。 約定這 10個(gè)城市之間的行走路線為: 0?1?2?3?4?5?6?7?8?9 (其余基因序列的路線同樣道理 ) 兩個(gè)城市間的距離(用 r[i][j]表示) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0, 1, 4, 6, 8, 1, 3, 7, 2, 9, 1, 0, 7, 5, 3, 8, 3, 4, 2, 4, 4, 7, 0, 3, 8, 3, 7, 9, 1, 2, 6, 5, 3, 0, 3, 1, 5, 2, 9, 1, 8, 3, 8, 3, 0, 2, 3, 1, 4, 6, 1, 8, 3, 1, 2, 0, 3, 3, 9, 5, 3, 3, 7, 5, 3, 3, 0, 7, 5, 9, 7, 4, 9, 2, 1, 3, 7, 0, 1, 3, 2, 2, 1, 9, 4, 9, 5, 1,
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