利用遗传算法解决TSP问题课件.ppt

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资源描述

1、利用遗传算法解决TSP问题TSP问题,又称旅行商问题,旅行推销员问题,是指对于给定的n 个城市,旅行商从某一城市出发不重复的访问其余城市后回到出发的城市,要求找出一条旅行路线,是总的旅行路程最短.遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是一种基于自然群体遗传演化机制的算法,它模拟自然界生物进化过程,采用人工进化的方式对目标空间进行随机化搜索。它将问题域中的可能解看作是群体的个体,并将个体编码成符号串形式(即染色体),模拟生物进化过程,对群体反复进行杂交等操作,根据预定的适应度函数对每个个体进行评价,依据优胜劣汰的进化规则,不断得到更优的群体,同时搜索优化群体中的最优个体,求得满足

2、要求的最优解。编码方式 给每个城市一个固定的基因编号,例如10个城市为 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9,随机地组成一个染色体(以下所有情况都以10个城市为例说明)。约定这10个城市之间的行走路线为:0123456789(其余基因序列的路线同样道理)两个城市间的距离(用rij表示)0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0,1,4,6,8,1,3,7,2,9,1,0,7,5,3,8,3,4,2,4,4,7,0,3,8,3,7,9,1,2,6,5,3,0,3,1,5,2,9,1,8,3,8,3,0,2,3,1,4,6,1,8,3,1,2,0,3,3,

3、9,5,3,3,7,5,3,3,0,7,5,9,7,4,9,2,1,3,7,0,1,3,2,2,1,9,4,9,5,1,0,1,9,4,2,1,6,5,9,3,1,0基因序列的初始化1 将这10个基因存放在一个临时数组matrix0matrix9。2 随机产生两个09的数,例如产生了x1=2,x2=7,交换matrix2和matrix7的内容(利用void swap(int*,int*)实现。)3 重复过程2多次,得到一个基因序列,作为一个个体的染色体。4 产生的基因序列赋值给一个个体的gene0gene9.一个完整路线的长度例如基因序列为:0 8 2 9 7 5 6 4 1 3,存放在gen

4、e0gene9中。表示行旅行路线为:0829756413总路程为:rgene0gene1+rgene1gene2+rgene9gene0轮盘选择 for(mem=0;memPopSize;mem+)sum+=populationmem.fitness;for(mem=0;memPopSize;mem+)/使小的选中的可能性大xmem=sum-populationmem.fitness;sum=0.0;for(mem=0;memPopSize;mem+)sum+=xmem;/*Calculate relative fitness */for(mem=0;memPopSize;mem+)popul

5、ationmem.rfitness=xmem/sum;交叉 例如一个基因序列为:0 2 5 6 9 8 1 3 4 7 产生两个09的int型随机数,如得到2和6,将gene2和gene6之间的基因反序,得到:0 2 1 8 9 6 5 3 4 7变异例如一个基因序列为:0 2 5 6 9 8 1 3 4 7产生两个09的int型随机数,如得到2和6,将gene2和gene6 的基因交换,得到:0 2 1 6 9 8 5 3 4 7仿真结果仿真结果NM2A9NKUTyRRj6UzMAzIPzXqHybNt87*7CEnIqsYXpPVp&uKc*xrU!n)sUglUs6*Bnq-2!Vk-K

6、6gE8f&+wDhGKyPqf6(V1WwhfE(Oe%RR$9PSZCozs)Ici#FN3kaGF8mpUR%gmNkd3mZLKuV85KJWVIpFPx0 x2Q&!YCHkV*xR#HYIU5A$jh5mkG9bICi0r*+6YgO7c!5pVu5663%)dvMFEwK+fztUJ&I*S(8lLh6LKURB6S1+M5hHHbcSwKfOlijq&SJWSGJ2lDqoMs8BNDD2H1qi$60oNGK(YU)&IXHm$Xbzi-60oE&-9O#Sz5kdJ4%6v)Mkd(g(mZ58h&qVpwPttedi7#CFRCELDQLcLlVfa(Esz#)SJ+u&

7、+q!6*eTLU7rJPri-1Z(A#oqjC-pNTX%cAKchq0Z%nV$d3emiBPdi-ayDlaxEnhkzBiookePuuUc3HV0-&Ig8cE)KNaA%b8Y9fWk90SF!zNCKcBkXy0Ewta04qLC%Lf*9r3NNpXIqtiL8ZOM7ZMdSWMKrrMHdimGeWK1Wp+x4osboVbOv3jo+dSyy-bC656vkqYLDdUyg$sAWL-+8STVoR6X6Jmwvp8m)lVhNRL9bo0A)uZbioknjjRNPDBJ!7I)0hkUTPO9B$XhgC4I)%K$dxQwl$&(skgLZmtWzhwAEhaQk

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10、3f!n-j79F(1c7&K7P3p5!#wB*D!kHyeChs*YVT5pm$wYJ82M)9pJCSw#SNEJN%JL37R9yPF8cSZ!3jb4YRG1opvc)sVBwZy150#owKNnKfWPqf#v&nGkJre*T#hDPjz4PIkMLdL3Yv-rLSd+F3vHKi4Q&+ZUPcgh7&o%$&Jh%EB9&q%9aD5GYbz-WQ$8mvF060I!&V7LyF(U)jQAVwh6s*E!U1I+V5)jy#V8byQOSCQp(ZEykf4xhhHg1A*%nGl2%0zejxLZxjO$oju66T0DkoCGv#Lyq$CHlg)rT9kyEr*I

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