遗传算法求解中国35个省会城市的旅行商问题

最新推荐文章于 2023-10-21 17:29:46 发布
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本文探讨了使用遗传算法来解决经典的旅行商问题，具体应用在中国35个省会城市的路径优化上。遗传算法通过模拟自然选择过程寻找最短路径，MATLAB实现的代码提供了详细的解决方案。

遗传算法求解中国35个省会城市的旅行商问题

旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条路径，使得旅行商能够访问给定城市集合中的每个城市并回到起始城市，同时使得路径的总长度最小。在本文中，我们将使用基于MATLAB的遗传算法来解决中国35个省会城市的旅行商问题。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟遗传、交叉和变异等操作来搜索最优解。下面是使用MATLAB编写的遗传算法解决TSP问题的源代码：

function [bestPath, minLength] = tspGA(cityLocations, populationSize, numGenerations)
    numCities
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中国35个省会城市旅行商问题的遗传算法求解及MATLAB实现
与其临渊羡鱼,不如退而结网
07-22 277
旅行商问题是一个经典的组合优化问题，它要求在给定的一系列城市中找到一条最短路径，使得从起始城市出发，经过每个城市恰好一次后回到起始城市，且路径长度最小。假设我们有N个城市，城市之间的距离用一个N*N的矩阵D表示，其中D(i,j)表示第i个城市到第j个城市之间的距离。为了得到更好的解，可以尝试调整遗传算法的参数，如种群大小、交叉概率、变异概率等，并进行多次实验取得最优结果。首先，我们需要随机生成一个初始种群，其中每个个体表示一个城市的排列序列，表示旅行商的访问顺序。对于每个个体，计算其路径长度作为适应度值。
基于遗传算法求解35个省会城市的旅行商问题matlab实现
uote_e的博客
06-24 268
旅行商问题（Traveling Salesman Problem）是指给定一定数量的城市和各城市之间的距离，求解访问每个城市一次且仅访问一次的路径，使得旅行的总路程最短。在解决旅行商问题中，可以将每个可能的路径视为一个个体，通过交叉、变异和选择等操作，逐步生成更优秀的路径。使用以上代码，我们成功求解了35个省会城市的旅行商问题，得到的最短路径长度为：5189.92。表示第i个城市到第j个城市的距离。在我们的代码中，采用随机生成的初始种群，迭代进行选择、交叉与变异操作，最终得到最优路径及路径长度。
遗传算法--旅行商问题（TSP问题）-Matlab
weixin_45890771的博客
09-19 1万+
1、问题 2、仿真过程 3、代码实现 1、旅行商问题（TSP问题）。假设有一个旅行商人要拜访全国31个省会城市，它需要选择所要走的路径，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。对路径选择的要求是：所选路径的路成为所有路径之中的最小值。 全国31个省会城市的坐标为 [1302 2312;] ...
基于蚁群算法的中国34个主要城市TSP问题（详细注释）
牵一只蜗牛去散步
03-03 4861
%% 清屏 clear, clc; %% 导入数据 citys = [116.46 39.92 117.2 39.13 121.48 31.22 106.54 29.59 91.11 29.97 87.68 43.77 106.27 38.47 111.65 40.82 108.33 22.84 126.63 45.75
用遗传算法求解旅行商问题
热门推荐
breeze_blows的博客
11-10 2万+
以下是用遗传算法解决旅行商问题的实验报告 1.问题描述 旅行商问题（Travelling Salesman Problem, 简记TSP，亦称货郎担问题)：设有n个城市和距离矩阵D=[dij]，其中dij表示城市i到城市j的距离，i，j=1，2 … n，则问题是要找出遍访每个城市恰好一次的一条回路并使其路径长度为最短。 2.算法设计 遗传算法（GeneticAlgorithm）是...
【TSP问题】基于遗传算法求解35省会城市旅行商问题matlab源码
Matlab_dashi的博客
09-21 419
1 算法介绍 1.1 TSP介绍 “旅行商问题”(Traveling Salesman Problem,TSP)可简单描述为：一位销售商从n个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有可能路径中求出路径长度最短的一条。 旅行商的路线可以看作是对n城市所设计的一个环形，或者是对一列n个城市的排列。由于对n个城市所有可能的遍历数目可达(n-1)!个，因此解决这个问题需要O(n!)的计算时间。而由美国密执根大学的Holland教授发展起来的遗传算法，是一种求解问题的高效并行..
遗传算法求解旅行商问题（含python源代码）
充满焦虑的大学生
10-21 2884
本文介绍了一种基于遗传算法的旅行商问题(TSP)求解方法。该方法采用实数编码表示城市路径，通过初始化种群、计算适应度、选择、交叉和变异等步骤进行迭代优化。关键点包括：1) 使用部分匹配交叉保证路径合法性；2) 提供互换、逆转和插入三种变异操作；3) 适应度函数取路径距离的倒数；4) 采用轮盘赌选择策略。实验结果表明，该方法能有效求解TSP问题，但作者对适应度评估指标(最优/最差/平均适应度)的概念仍存疑问。文中还讨论了参数设置对算法性能的影响，并提供了完整的Python实现代码和可视化功能。
基于Matlab的遗传算法和模拟退火算法解决中国省会城市旅行商问题
ByteGlide的博客
08-06 852
通过使用以上代码，我们可以使用遗传算法和模拟退火算法分别求解中国省会城市旅行商问题，并获得一条近似最优的路径。北京、天津、上海、重庆、哈尔滨、长春、沈阳、呼和浩特、石家庄、乌鲁木齐、兰州、西宁、西安、银川、郑州、济南、太原、合肥、武汉、长沙、南京、成都、贵阳、昆明、南宁、拉萨、杭州、南昌、广州、福州、台北、海口、香港、澳门。旅行商问题(TSP)是一类经典的组合优化问题，目标是找到一条路径，使得旅行商依次访问所有城市并返回起始城市，总路径长度最短。我们的目标是通过优化算法来寻找更好的解。
【GA TSP】遗传算法求解中国35省会城市旅行商问题【含Matlab源码 1222期】.zip
06-23
4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO旅行商问题 4.4.2 粒子群算法PSO旅行商问题 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA旅行商问题 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA旅行商问题 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE旅行商问题
基于遗传算法求解中国35省会城市TSP路径问题的MATLAB程序
05-25
在MATLAB代码中，遗传算法被应用于解决旅行商问题（TSP），即寻找一条最短路径，使得旅行商访问所有给定城市后返回起点。TSP是一个经典的组合优化问题，属于NP-hard问题，目前没有多项式时间算法能保证找到绝对最优...
【TSP】遗传和模拟退火算法求解中国省会城市旅行商问题【含Matlab源码 1254期】.zip
06-23
4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO旅行商问题 4.4.2 粒子群算法PSO旅行商问题 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA旅行商问题 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA旅行商问题 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE旅行商问题
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
11-30
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对其姿态和位置的精确控制。外环负责根据期望位移生成姿态指令，内环则依据这些指令调节飞行器的实际姿态，从而实现稳定的位置跟踪。整个控制系统在Simulink环境中进行建模与仿真，便于验证控制策略的有效性与鲁棒性。文中详细阐述了四轴飞行器的动力学模型、控制结构设计原理以及PID参数整定方法，帮助读者深入理解飞行器控制的核心机制。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事无人机控制开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于教学实践中帮助学生掌握多变量控制系统的设计方法；②为无人机姿态与位置控制系统的开发提供可复现的仿真框架；③支持进一步研究高级控制算法（如串级控制、自适应控制）在飞行器中的应用。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，动手调试PID参数以观察系统响应变化，加深对内外环协同控制机制的理解，并可在此基础上拓展为非线性或智能控制策略的研究。
【嵌入式开发】Rust与C++互操作技术指南：基于FFI与bindgen的混合编程及渐进式迁移方案设计
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内容概要：本文是一份关于在嵌入式环境中实现Rust与C++互操作的工程实践指南，系统介绍了如何将Rust逐步集成到现有的C/C++驱动框架中。内容涵盖互操作机制（如FFI、extern "C"、bindgen工具）、构建系统集成（Cargo与Make/CMake等）、内存与所有权管理、中断处理、调试测试流程及性能优化，并提供完整的实战案例——用Rust实现I2C传感器驱动并集成到C项目中。文章强调安全性、兼容性和渐进式迁移策略，附有大量可运行代码和常见问题解决方案。; 适合人群：具备一定嵌入式开发经验，熟悉C/C++，并希望引入Rust提升代码安全性的中高级工程师或技术团队；适合正在考虑语言迁移或模块重构的开发者； 使用场景及目标：①在现有C/C++项目中安全嵌入Rust模块，降低内存安全隐患；②实现高效跨语言调用，优化关键组件的可靠性与维护性；③通过bindgen自动化绑定、联合构建与调试，完成实际驱动开发与性能验证； 阅读建议：建议结合示例代码动手实践，重点关注FFI边界设计、内存安全规则和构建脚本配置，在真实嵌入式平台上进行调试与测试以掌握全流程。
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HEVC基本原理，变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块 在HEVC中，几乎每个模块都引入了新的编码技术
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编码原理解析清楚，HEVC基本原理，变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块。在HEVC中，几乎每个模块都引入了新的编码技术
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遗传算法求解中国34省会城市旅行商问题
资源摘要信息:"遗传算法_TSP.zip是一个研究和应用遗传算法解决中国34省会城市的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的集合文件。该问题属于经典的组合优化问题，旨在寻找一条经过每个城市一次后回到起点...
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