使用Matlab进行多旅行商问题求解的遗传算法

最新推荐文章于 2025-11-27 21:04:18 发布
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本文介绍了如何使用Matlab中的遗传算法解决多旅行商问题（MTSP），适用于配送路线规划和航空货运等领域。遗传算法通过模拟自然选择、基因交叉和变异操作寻找最优解，代码实现包括生成初始种群、选择、交叉和变异操作，最终得到最短路径的解决方案。

使用Matlab进行多旅行商问题求解的遗传算法

多旅行商问题（Multiple Traveling Salesman Problem，MTSP）是指在给定一组城市和多个旅行商的情况下，找到一条路径使得每个旅行商都能够经过所有的城市且总路径最短。在实际生活中，MTSP可以应用于多个领域，例如配送路线规划、航空货运等。

遗传算法是一种优化算法，其灵感来源于进化生物学中的遗传与进化过程。通过模拟自然选择、基因交叉和变异操作，遗传算法能够寻找到全局最优或接近最优的解。在解决MTSP问题时，遗传算法被广泛应用并取得了良好的效果。

以下是使用Matlab编写的遗传算法求解多旅行商问题的源代码：

function [bestTour, bestFitness] = ga_mtsp(cityDistances, numSalesmen, populationSize
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MATLAB - 遗传算法（GA）求解旅行商问题（TSP）
机器人控制与仿真应用
05-01 4044
这个例子展示了如何使用遗传算法来最小化使用自定义数据类型的函数。对遗传算法进行了定制化处理以解决旅行商问题。默认情况下，遗传算法求解器解决基于 double 和二进制字符串数据类型的优化问题。用于创建、交叉和变异的函数假设总体是一个 double 类型的矩阵，如果是二进制字符串，则是合乎逻辑的。遗传算法求解器还可以处理涉及任意数据类型的优化问题。你可以使用任何你喜欢的数据结构。例如，可以使用 MATLAB® cell 数组指定自定义数据类型。为了将ga。
基于Matlab的遗传算法求解旅行商问题
weixin_50547796的博客
10-17 143
本文介绍了如何使用Matlab实现遗传算法来求解旅行商问题，通过定义问题的目标函数，并设置合适的遗传算法参数，可以通过迭代优化的方式逐步接近最优解，这一过程需要进行种群的选择、交叉和变异操作，并在每次迭代中更新最优解，通过Matlab的强大功能可以方便地实现这一过程，并可视化当前最优解，以直观地了解算法的效果。首先需要定义问题的目标函数，对于TSP而言，目标函数即为旅行路径的总长度，在遗传算法中需要将问题转化为一个优化问题，即找到最小化目标函数的最优解。函数用于计算种群的适应度；
遗传算法求解旅行商问题分析
琳琳简单点的博客
05-16 1128
旅行商问题抽象为数学描述为，在平面内有有限个点，寻找一条路径穿过所有点，使路径长度最短。这个问题描述很简单，其实想要求解也很简单，因为途径所有点的路径数量是有限的，我们可以采用穷举法计算每一条路径的距离值，然后得到最短路径。但是采用穷举法的可行性不高，当我们要途径几十个点时，所有路径的总数是n!，这是一个非常庞大的数字，穷举已经不现实。因此我们选择采用其他智能优化算法来求解该问题。
遗传算法求解多旅行商问题的新方法
qq_45874683的博客
09-29 4123
A Novel Approach to Solve Multiple Traveling Salesmen Problem by Genetic Algorithm。多旅行商问题（mTSP）是一个复杂的组合优化问题，它是著名的旅行商问题的推广，其中可以使用一个或多个销售人员进行求解。优化任务可以描述如下：给定一个车队、一个公共仓库和客户的多个请求，找到满足所有需求的总路线成本最低的路线集。由于TSP已经是一个复杂的问题，即NP完全问题，因此需要考虑启发式优化算法，如遗传算法（GA）。mTSP的经典GA工具的
matlab遗传算法求解TSP旅行商问题
m0_51234524的博客
06-15 1万+
matlab遗传算法求解旅行商问题，对viafcccy原文的代码复现
基于Matlab的协同进化遗传算法求解旅行商问题
weixin_44873868的博客
06-22 971
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP问题），即为求解最优化的城市线路组合，要求每个城市都要走且只走一遍，终点城市同出发城市为同一个，最终所走路程需最短。本文在传统遗传算法基础上，对其进行改进优化，提出了精英保留的协同进化遗传算法，并分别以30、50和75个城市为例，对二者进行对比。该算法的运行流程如图1所示。 图1 协同进化遗传算法运行流程 产生初始种群后（设种群数量为POP），便按照适应度值（即总路程倒数）高低将其分为三个子种群，其中，子种群1的适应度.
遗传算法 求解旅行商 TSP 问题，matlab代码
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学习启发式算法时，旅行商问题是一个经典的例子。其中，遗传算法可以用来求解该问题。遗传算法是一种进化算法，由于其启发式算法的属性，并不能保证得到最优解。求解效果与初始种群选取，编码方法，选择方法，交叉变异规则有关。 上课时，老师不知从哪里找了一个非常粗糙的程序，自己将不少错误修正，增加了一些注释方便理解，并增加了一些代码使程序更完美。该代码可以动态显示每一代的路线，非常直观！（备注：对于一般的 ...
MATLAB实现遗传算法解决多旅行商问题
weixin_42311427的博客
07-10 479
TSP可以定义为一个图G = (V, E)，其中V是顶点集（代表城市），E是边集（代表城市间的道路）。每条边e ∈ E有一个与之关联的非负权重（代表两个城市之间的距离）。目标是找到一个哈密顿回路（即经过每个顶点一次的闭合路径），使得整个路径的总权重最小。多旅行商问题（Multiple Traveling Salesman Problem，简称mTSP）是旅行商问题（TSP）的扩展形式，它允许多于一个旅行商共同完成旅行任务，每个旅行商可以独立地访问一组城市，目标是最小化旅行的总成本或总距离。
Matlab遗传算法求解旅行商TSP问题实例代码
waterstar2010的博客
05-07 597
但是，随着问题规模的增大，精确算法将变得无能为力，因此，在后来的研究中，国内外学者重点使用近似算法或启发式算法，主要有遗传算法、模拟退火法、蚁群算法、禁忌搜索算法、贪婪算法和神经网络等。最优路线为1 -> 22 -> 26 -> 16 -> 3 -> 10 -> 5 -> 15 -> 6 -> 14 -> 18 -> 8 -> 20 -> 17 -> 11 -> 24 -> 13 -> 25 -> 21 -> 23 -> 4 -> 19 -> 7 -> 2 -> 12 -> 9 -> 1。
【路径规划】基于遗传算法求解多旅行商问题matlab代码
qq_59747472的博客
11-12 2820
1 简介 旅行商问题是一个经典的NP完全问题,多人旅行商问题的求解则更具挑战性.以往对求解多人旅行商问题的研究局限于以所有成员路径总和最小为优化标准,而对以所有成员路径最大值最小为优化标准的另一类多人旅行商问题却未加注意.文章给出了这两类多人旅行商问题的形式化描述,探讨了利用遗传算法求解这两类多人旅行商问题的基本思想和具体方案,进行了仿真实验验证.仿真实验数据表明,这是一种高效而且适应性强的多入旅行商问题求解方法. 2 部分代码 functionvarargout=guimts...
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04-10
内容概要：本文详细介绍了如何利用遗传算法（GA）求解三维单仓库多旅行商问题（3D-SDMTSP）。文中首先定义了问题的数据结构，即用N×3矩阵表示城市的三维坐标。接着阐述了遗传算法的核心步骤，包括种群初始化、适应...
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