遗传算法求解TSP旅行商问题 参数设置实验

最新推荐文章于 2024-08-26 14:39:46 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 遗传算法 旅行商问题
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/carlyll/article/details/107376700
本文探讨了针对TSBLIBcity数据集的城市规模小于等于50且已知最优值情况下的算法参数优化，包括变异概率、交叉概率及种群数量的设定。采用锦标赛选择策略，选择个数为种群数量的2%，并保留种群数量2%的精英个体。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据集：TSBLIB city<=50且已知最优值

参数：变异概率、交叉概率、种群数量

锦标赛选择，选择个数种群数量的百分之二

精英个数：种群数量的百分之二 

遗传算法解决TSP问题
ziyi_mi的博客
11-19 2683
一、TSP问题 TSP问题：给定一组n个城市和俩俩之间的直达距离，寻找一条闭合的旅程，使得每个城市刚好经过一次且总的旅行距离最短。TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。 近年来，有很多解决该问题的较为有效的算法不断被推出，例如Hopfield神经网络方法，模拟退火方法以及遗传算法方法等。TSP的搜索空间随着城市数量的增加而增大，在庞大的搜索空间里求最优解，是个很大的难题，本...
遗传算法TSP问题举例
Annaaphq的博客
08-18 1337
遗传算法解决TSP问题举例
matlab实践（四）：利用改进的遗传算法解决TSP问题
m0_68926749的博客
09-02 1430
TSP问题可以描述为：现有一些节点，节点和节点之间均可相连形成边，节点之间的边存在距离，需要找到一个遍历方案先后访问所有的点，使的遍历的总距离最短。这里我们提供80个节点的经纬度，以便我们更好的计算点与点之间的距离。
TSP优化：遗传算法实战教程
weixin_31776191的博客
08-26 1340
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：旅行商问题（TSP）是优化领域的经典问题，遗传算法是一种强大的优化算法，可用于解决TSP。本教程将指导你使用遗传算法设计和实现TSP优化程序，涵盖编码、选择、交叉、变异等关键步骤。通过实战练习，你将掌握TSP优化算法的原理和应用，并提升你的优化技能。 1. 旅行商问题（TSP）简介 旅行商问题（TSP）是一个经典的组合...
遗传算法解决TSP旅行商问题 python
12-18
在这个场景中，我们使用遗传算法来解决著名的TSP（旅行商问题）。 旅行商问题是一个经典的组合优化问题，描述的是一个旅行商需要访问n个城市，每个城市只访问一次，最后返回起点，求解出最短的旅行路线。这是一个NP...
遗传算法和蚂蚁算法求解TSP（旅行商问题）实验报告（内含部分源代码）
10-16
遗传算法和蚂蚁算法求解TSP（旅行商问题）实验报告 一、 遗传算法 遗传算法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。遗传算法是从...
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
遗传算法解决TSP旅行商问题（numpy、pandas）
醉蕤的博客
06-13 1万+
遗传算法解决TSP旅行商问题（numpy、pandas）超详细
MATLAB遗传算法GA求解TSP旅行商问题：引入多种交叉与变异算子优化，针对EIL51数据路径求解接近最优解
最新发布
05-08
内容概要：本文详细介绍了使用MATLAB实现遗传算法（GA）求解旅行商问题（TSP）的方法。作者通过引入多种交叉方式（如PMX和OX）以及局部搜索优化（如2-opt），并结合贪婪算法生成初始解，展示了如何有效地提高算法...
遗传算法的matlab实现，代码完美运行
04-15
研究生阶段的学习资料，里面含有word报告和matlab的代码，自己修改并注释的，非常适合初学者。代码完美运行并且算法结尾会有路径图展示。如果需要其他算法可以私信我
利用R写遗传算法
u013946794的专栏
03-19 9536
利用R写遗传算法遗传算法的参数通常包括以下几个：种群规模(Population)，即种群中染色体个体的数目。 染色体的基因个数(Size)，即变量的数目。 交配概率(Crossover)，用于控制交叉计算的使用频率。交叉操作可以加快收敛，使解达到最有希望的最优解区域，因此一般取较大的交叉概率，但交叉概率太高也可能导致过早收敛。 变异概率(Mutation)，用于控制变异计算的使用频率，决定了遗
遗传算法解决TSP
weixin_47989730的博客
05-19 4854
通过遗传算法解决旅行商问题。 旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，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。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。 算法介绍 遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。它最早由美国密执安大学的Holland教授提出，起源于..
遗传算法解决TSP问题（C++）
若水弹丸之地
12-26 3万+
很早做了综合实训，题目是用 遗传算法解决TSP问题。 今天写篇博客，一方面作为分享，另一方面作为知识回顾~ 为什么采用遗传算法解决问题呢？因为相比于其他普通算法，遗传算法有很大的优势，它摆脱了传统算法对问题参数的依赖，如连续、可导、可微等限制，只需对参数的编码进行操作，减少了求解问题的复杂性，同时它是一种全局搜索算法避免了陷入局部最优解。 本文章程序中，是求其TSP（38个城市）的近似解；去...
遗传算法求解TSP问题
WayToAccept的专栏
06-07 2万+
遗传算法是一种启发式搜索，属于进化算法的一种。它最初是人们根据自然界对物种的自然选择和遗传规律而设计的。它模拟自然界物种的自然选择、遗传和变异等，对一个种群的基因进行改良。遗传算法需要设置交叉概率、变异概率和迭代次数等参数，且算法的收敛性受其参数设置影响较大。遗传算法中把每一个候选解看做是一个个体，个体组成的集合看作是一个种群。遗传算法通过对每个解进行二进制编码把每个解转化为0-1字符串，其中每一
遗传算法解决TSP问题MATLAB实现（详细）
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徐奕的专栏
02-01 8万+
问题定义：巡回旅行商问题 给定一组n个城市和俩俩之间的直达距离，寻找一条闭合的旅程，使得每个城市刚好经过一次且总的旅行距离最短。 TSP问题也称为货郎担问题，是一个古老的问题。最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅行的问题。1948年，由美国兰德公司推动，TSP成为近代组合优化领域的典型难题。 TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。 近年来，有很多解决该问题的较为有效...
TSP问题的遗传算法实现（C++）
qq_45907357的博客
06-03 7419
人工智能导论实验——TSP问题的遗传算法实现（C++）
TSP(中国旅行商问题)
来日可期的博客
10-19 1939
本次博客是对于博客提出疑问的思考与实践。 目录1. 问题描述2. 现有的解决办法3. 体会 四个图论经典问题 戈尼斯堡七桥问题 哈密顿问题 四色猜想问题 旅行商问题（货担郎问题或者中国邮政问题） 在这里主要讨论第四个问题，中国邮政问题 1. 问题描述 给定一些城市与城市之间的距离，求解访问每座城市一次且能返回出发点的最短路径。 其图论描述为： 给定图G=（V,A)\mathrm{G }= （\mathrm{V},\mathrm{ A})G=（V,A)，其中V\mathrm{V}V为顶点集，A\ma
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