使用遗传算法解决31城市旅行商问题

最新推荐文章于 2025-11-25 21:41:25 发布
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本文介绍了如何使用遗传算法解决31城市旅行商问题，详细讲解了问题背景、遗传算法原理，并提供了基于MATLAB的实现代码。遗传算法通过模拟生物进化过程中的基因交叉、变异和选择，逐步优化求解最短路径。尽管结果可能不是全局最优解，但通过参数调优和算法改进，可以提高解的质量。

使用遗传算法解决31城市旅行商问题

旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是计算机科学中的一个经典问题，在组合优化中具有重要的地位。该问题要求在给定的一系列城市和各个城市之间的距离矩阵中，寻找一条最短的路径，使得该路径从起点城市出发，经过所有的城市恰好一次，并返回原来的起点城市。

为了解决31城市旅行商问题，我们可以使用遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）。遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的优化算法，通过模拟基因的交叉、变异和选择等操作，逐步优化求解问题的结果。

以下是基于MATLAB的遗传算法求解31城市旅行商问题的源代码：

% 城市坐标
cityCoords = [...
    56, 37; ... % 城市1坐标
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使用 DEAP 库实现遗传算法解决旅行商问题
盼小辉丶的博客
08-28 2524
使用遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 解决旅行商问题 (Traveling Salesman Problem, TSP) 是一种常见且有效的方法。遗传算法模拟了生物进化的过程，通过交叉、变异和选择等操作来逐步优化问题的解。遗传算法作为一种启发式算法，虽然不能保证找到全局最优解，但通常能在合理时间内找到很好的近似解，尤其适合解决大规模的 TSP 问题。
用MATLAB遗传算法解决31城市旅行商问题
IELLQUI9的博客
09-24 405
在上面的代码中，我们首先设置了遗传算法的参数，如迭代次数、种群规模、精英个体数量和变异率等。适应度函数用于评估每个个体的适应度，这里我们将适应度定义为路径长度的倒数，这样目标就是寻找路径长度最小的解。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短的路径，使得旅行商能够访问给定的一系列城市并返回起始城市。在这个问题中，我们有31个城市，每个城市都有一个唯一的编号。我们需要计算这些城市之间的距离矩阵，以便遗传算法可以使用这些信息来评估路径的长度。是一个包含城市编号的向量，表示按顺序访问城市的最优路径。
基于遗传算法的南昌周边城市旅游规划研究（Python实现）
qq_42370335的博客
09-06 3514
当前，国民生活水平得到大幅提升，人均汽车拥有量越来越多，自驾周边城市游也成为越来越多家庭节假日期间的选择，旅游路径规划成为研究热点。旅游路径规划问题是基于经典旅行商问题( TSP) 演变而来的，目前主要应用于物流路径规划领域。规模小的旅行商问题易计算解决，但规模较大情况下，传统计算方法无法解决，而遗传算法作为新兴智能优化算法，求解能力较强。通过建立旅行商模型，使用遗传算法寻求江西省南昌市周边共9个省会城市总距离最短的旅游路径，结果表明该方法有效且实用。 关键词: 旅行商问题；遗传算法；旅游路径规划
使用遗传算法解决旅行商问题
qq_37409526的博客
05-26 7568
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。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。本文利用遗传算法解决经典的NP问题——旅行商问题，并加深对该算法的理解。 问题描述 有若干个城市，每个城市给定一个坐标，一个旅行商需要经过每个城市各一遍且不能重复经过城市，起点可以任意选择，求旅行商经过所有城市的总距离的最小值及其最
遗传算法（以解决旅行商问题为例）
Dawn__f的博客
08-11 984
从选择的个体中选取一对（或多对），进行交叉操作，生成新的个体，交叉模拟了生物学中的基因交换过程，通过交叉可以将两个个体的优良特征结合在一起。3、选择（复制）：按照适应度大小对个体进行选择，适应度较高的个体被选中的概率较大，而适应度较低的个体被选中的概率较小。B、从种群中随机选择N个个体（每个个体被选择的概率相同），根据每个个体的适应度 值，选择其中适应度值最好的个体进入下一代种群。C、重复步骤B多次（重复次数为种群的大小），直到新的种群规模达到原来的种群规 模。
遗传算法解决旅行商问题
weixin_43550619的博客
11-07 5339
遗传算法GA解决旅行商问题TSP，使用Python实现算法并将结果可视化
MATLAB实现遗传算法解决多旅行商问题
weixin_42311427的博客
07-10 478
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。
【遗传算法】基于遗传算法的旅行商问题及实现
大雨的博客
07-12 1007
摘要：本文介绍了遗传算法在解决旅行商问题(TSP)中的应用。TSP要求在多个城市间找到最短路径，是一个经典的组合优化问题。文章详细阐述了遗传算法的原理，包括编码策略、适应度函数设计、选择/交叉/变异等遗传操作。通过Python代码实现，展示了如何用遗传算法求解TSP，包括初始化种群、计算适应度、执行遗传操作等步骤。遗传算法具有全局搜索能力和高效性，但也面临局部最优、参数敏感等挑战。文章最后展望了遗传算法与其他AI技术融合的发展前景，为组合优化问题提供了创新解决方案。
使用遗传算法解旅行商问题
sinat_31184961的博客
12-22 8002
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 旅行商问题是一个十分经典的NP难度问题，如果想找到真正的唯一最优的解复杂度是O(N!)的，所以求解...
遗传算法_遗传算法解决多旅行商问题_
09-30
在应用遗传算法解决MTSP时，首先需要将问题转化为适应度函数。适应度函数是评估个体（即可能的解决方案）优劣的标准，这里可能是旅行商们的总行程距离。然后，通过随机生成初始种群，每个个体代表一组旅行商的路径。...
【TSP问题】基于遗传算法求解31城市旅行商问题Matlab源码.pdf
09-24
在本文中，我们使用 Matlab 语言实现了基于遗传算法解决31城市旅行商问题的代码。代码首先定义了31个城市的坐标，然后生成初始种群，并计算适应度函数。接着使用最优保存策略和有序交叉法来 выбираем优秀...
TSP_python_遗传算法求旅行商问题_
09-29
这个问题描述了一个旅行商需要访问n个城市，并且每个城市只访问一次，最后返回起点，目标是最小化旅行的总距离。这是一个NP完全问题，意味着没有已知的多项式时间算法可以在所有情况下找到最优解，因此需要借助启发...
旅行商问题-使用模拟退火+遗传算法解决旅行商问题-求解.zip
02-08
在这个压缩文件中，“旅行商问题_使用模拟退火+遗传算法解决旅行商问题_求解”很可能是包含了关于如何应用这两种算法来解决TSP的详细步骤、代码实现以及可能的结果分析。文件可能包括了算法的设计思想、伪代码、实际...
基于Matlab的最小方差自校正控制
weixin_58172114的博客
11-24 349
对于一个输出值不够理想的系统，前面介绍了基于MIT律的模型参考自适应控制（MRAC），本文介绍另一种控制方式——最小方差自校正控制。目的都是为了使系统能够输出理想输出值，但是这两类控制方法（自适应控制和自校正控制）在应用和原理上有很多区别。先学习如何进行最小方差自校正控制，最后对两种控制方法进行一个比较一、最小方差自校正控制原理最小方差自校正控制是自适应控制的核心分支之一，本质是将 “参数估计” 与 “最小方差控制” 结合，针对未知或时变参数的随机系统。
特定脑区的可视化展示
知识转化中心
11-23 278
overlay #展示脑区 #高亮指定脑区 #脑区展示:利用matlab、DPABI、mricron等工具展示选定脑区。
基于Matlab图像处理的EAN条码自动识别系统设计与实现
最新发布
Dev7z的博客
11-25 683
随着零售业及物流行业的快速发展，商品条码已成为商品信息管理与自动化识别中最广泛使用的数据表示方式。其中，EAN-13 与 EAN-8 条码标准在中国商品定价与商品流通中应用尤为普遍。为了提高条码识别的自动化程度和鲁棒性，本文设计并实现了一套基于 MATLAB 的图像化条码识别系统。系统可对包含条码的图像进行自动处理、倾斜校正、特征提取与数字解码，实现对商品条码的准确读取。
PCA马氏距离异常值检测（Matlab）
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
11-24 74
PCA马氏距离异常值检测（Matlab）
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
fengfuyao985的博客
11-25 213
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
课题推荐——低成本地磁导航入门，附公式推导和MATLAB例程运行演示
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
11-24 921
地磁导航是一种利用地球磁场特性进行定位和导航的技术，具有低成本、全天候和隐蔽性等优势，适用于室内外复杂环境。然而，地磁导航面临环境磁场变化、磁干扰和传感器噪声等挑战。本研究旨在开发一种基于地磁特征的低成本导航方法，包括地磁特征建模、定位与匹配算法设计以及抗干扰技术。通过采集环境磁场数据，建立地磁特征地图，并利用实时传感器数据进行匹配定位，结合卡尔曼滤波等算法提高导航精度。该技术有望在室内定位、机器人导航等领域广泛应用，提供经济可靠的导航解决方案。
Matlab遗传算法实现31城市旅行商问题求解
本文件中的GATSP.m文件提供了一个基于MATLAB平台的遗传算法程序，用于求解31城市TSP问题。" 知识点详细说明: 1. 遗传算法概念 遗传算法是由美国学者John Holland及其学生和同事在20世纪70年代初期提出的，受到生物...
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