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遗传算法求解tsp最优问题下载
weixin_39821526
2019-09-03 05:30:17
遗传算法求解tsp最优问题,可以动态选最短距离!
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/wangfengjuan2012/7163505?utm_source=bbsseo
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遗传算法
求解
tsp
最优
问题
遗传算法
求解
tsp
最优
问题
,可以动态选最短距离!
基于
遗传算法
的
TSP
算法
这是一个完整的基于
遗传算法
的
TSP
算法,调用格式为: [Shortroute,ShortLen]=GA
TSP
(C) 其中,Shortroute为
最优
圈; ShortLen为
最优
圈的长度; C为节点(城市)的坐标矩阵:第一列为横坐标,第二列为纵坐标。
遗传算法
求解
TSP
问题
(Java实现)
使用
遗传算法
(GA)
求解
旅行商
问题
(
TSP
),此
TSP
问题
来自于
tsp
lib(http://comopt.ifi.uni-heidelberg.de/software/
TSP
LIB95/)上的数据att48,这是一个对称
TSP
问题
,城市规模为48,其
最优
值为10628,
最优
路径为:1 8 38 31 44 18 7 28 6 37 19 27 17 43 30 36 46 33 20 47 21 32 39 48 5 42 24 10 45 35 4 26 2 29 34 41 16 22 3 23 14 25 13 11 12 15 40 9。代码修改自http://blog.csdn.net/wangqiuyun/article/details/12838903
论文研究-改进的模拟退火和
遗传算法
求解
TSP
问题
.pdf
对
遗传算法
和模拟退火算法的特点进行了比较,阐述了
遗传算法
与模拟退火算法集合的必要性。提出了一个用于
求解
TSP
问题
的改进的模拟退火和
遗传算法
。利用
遗传算法
的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部
最优
的
问题
。在
遗传算法
中改进了传统的交叉机制,利用父代染色体与子代染色体进行交叉,解决了传统
遗传算法
中存在的“早熟”
问题
。针对模拟退火算法收敛速度慢等
问题
,提出了新的解生成机制和改良算法,提高了算法的收敛速度。实验测试的结果表明,该方法具有较好的收敛效果和更高的稳定性。
matlab改进的
遗传算法
求解
路径优化
问题
所走路程的最短路径,其可能的路径数与城市个数成指数关系增长.目前应用
遗传算法
解决
TSP
问题
,主要要解决编码
问题
和算子的设计
问题
.编码方式约束了运算空间的大小,好的编码方式可以压缩
求解
空间,提高运算效率.常见的编码方式有二进制编码,实值编码,自然编码等本文主要讨论**自然编码方式下算子的改进**及其MATLAB的程序实现.针对
TSP
问题
,提出**贪婪交叉算子**和**倒位变异算子**来加快算法的收敛速度,同时又**不易陷入局部
最优
**,从而较好地解决了群体的多样性和收敛速度的予盾
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