用遗传算法解决旅行商问题
遗传算法旅行商问题c语言代码
遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化算法，可以用于解决各种复杂的组合优化问题。
其中，旅行商问题是一个经典的组合优化问题，也是一个典型的NP难题，即寻找最优解的时间复杂度是指数级的。
在本文中，我们将讨论如何使用遗传算法来解决旅行商问题，并给出相应的C语言代码实现。
我们将介绍旅行商问题的数学模型，然后简要介绍遗传算法的原理，最后给出C语言代码实现。
旅行商问题是指一个旅行商要拜访n个城市，恰好拜访每个城市一次，并返回出发城市，要求总路程最短。
数学上可以用一个n*n的距离矩阵d[i][j]表示城市i到城市j的距离，问题可以形式化为求解一个排列p={p1,p2,...,pn}，使得目标函数f(p)=Σd[p[i]][p[i+1]]+d[p[n]][p[1]]最小。
这个问题是一个组合优化问题，其搜索空间是一个n维的离散空间。
遗传算法是一种基于生物进化过程的优化算法，主要包括选择、交叉、变异等操作。
在使用遗传算法解决旅行商问题时，可以将每个排列p看作一个个体，目标函数f(p)看作个体的适应度，通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。
以下是遗传算法解决旅行商问题的C语言代码实现：1. 我们需要定义城市的距离矩阵和其他相关参数，例如城市的数量n，种裙大小pop_size，交叉概率pc，变异概率pm等。
2. 我们初始化种裙，即随机生成pop_size个排列作为初始种裙。
3. 我们进入遗传算法的迭代过程。
在每一代中，我们首先计算种裙中每个个体的适应度，然后通过选择、交叉和变异操作来更新种裙。
4. 选择操作可以采用轮盘赌选择法，即根据个体的适应度来进行选择，适应度越高的个体被选中的概率越大。
5. 交叉操作可以采用部分映射交叉方法，即随机选择两个个体，然后随机选择一个交叉点，将交叉点之后的基因片段进行交换。
6. 变异操作可以采用变异率为pm的单点变异方法，即随机选择一个个体和一个位置，将该位置的基因值进行随机变异。
7. 我们重复进行迭代操作，直到达到停止条件（例如达到最大迭代次数或者适应度达到阈值）。
实验六：遗传算法求解TSP问题实验2篇
实验六：遗传算法求解TSP问题实验2篇第一篇：遗传算法的原理与实现1. 引言旅行商问题（TSP问题）是一个典型的组合优化问题，它要求在给定一组城市和每对城市之间的距离后，找到一条路径，使得旅行商能够在所有城市中恰好访问一次并回到起点，并且总旅行距离最短。
遗传算法作为一种生物启发式算法，在解决TSP问题中具有一定的优势。
本实验将运用遗传算法求解TSP问题，以此来探讨和研究遗传算法在优化问题上的应用。
2. 遗传算法的基本原理遗传算法是模拟自然界生物进化过程的一种优化算法。
其基本原理可以概括为：选择、交叉和变异。
（1）选择：根据问题的目标函数，以适应度函数来评估个体的优劣程度，并按照适应度值进行选择，优秀的个体被保留下来用于下一代。
（2）交叉：从选出的个体中随机选择两个个体，进行基因的交换，以产生新的个体。
交叉算子的选择及实现方式会对算法效果产生很大的影响。
（3）变异：对新生成的个体进行基因的变异操作，以保证算法的搜索能够足够广泛、全面。
通过选择、交叉和变异操作，不断迭代生成新一代的个体，遗传算法能够逐步优化解，并最终找到问题的全局最优解。
3. 实验设计与实施（1）问题定义：给定一组城市和每对城市之间的距离数据，要求找到一条路径，访问所有城市一次并回到起点，使得旅行距离最短。
（2）数据集准备：选择适当规模的城市数据集，包括城市坐标和每对城市之间的距离，用于验证遗传算法的性能。
（3）遗传算法的实现：根据遗传算法的基本原理，设计相应的选择、交叉和变异操作，确定适应度函数的定义，以及选择和优化参数的设置。
（4）实验流程：a. 初始化种群：随机生成初始种群，每个个体表示一种解（路径）。
b. 计算适应度：根据适应度函数，计算每个个体的适应度值。
c. 选择操作：根据适应度值选择一定数量的个体，作为下一代的父代。
d. 交叉操作：对父代进行交叉操作，生成新的个体。
e. 变异操作：对新生成的个体进行变异操作，以增加搜索的多样性。
实验六：遗传算法求解TSP问题实验3篇
实验六：遗传算法求解TSP问题实验3篇以下是关于遗传算法求解TSP问题的实验报告，分为三个部分，总计超过3000字。
一、实验背景与原理1.1 实验背景旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是组合优化中的经典问题。
给定一组城市和每两个城市之间的距离，求解访问每个城市一次并返回出发城市的最短路径。
TSP 问题具有很高的研究价值，广泛应用于物流、交通运输、路径规划等领域。
1.2 遗传算法原理遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。
它通过选择、交叉和变异操作生成新一代解，逐步优化问题的解。
遗传算法具有全局搜索能力强、适用于多种优化问题等优点。
二、实验设计与实现2.1 实验设计本实验使用遗传算法求解TSP问题，主要包括以下步骤：（1）初始化种群：随机生成一定数量的个体（路径），每个个体代表一条访问城市的路径。
（2）计算适应度：根据路径长度计算每个个体的适应度，适应度越高，路径越短。
（3）选择操作：根据适应度选择优秀的个体进入下一代。
（4）交叉操作：随机选择两个个体进行交叉，生成新的个体。
（5）变异操作：对交叉后的个体进行变异，增加解的多样性。
（6）更新种群：将新生成的个体替换掉上一代适应度较低的个体。
（7）迭代：重复步骤（2）至（6），直至满足终止条件。
2.2 实验实现本实验使用Python语言实现遗传算法求解TSP问题。
以下为实现过程中的关键代码：（1）初始化种群```pythondef initialize_population(city_num, population_size): population = []for _ in range(population_size):individual = list(range(city_num))random.shuffle(individual)population.append(individual)return population```（2）计算适应度```pythondef calculate_fitness(population, distance_matrix): fitness = []for individual in population:path_length =sum([distance_matrix[individual[i]][individual[i+1]] for i in range(len(individual) 1)])fitness.append(1 / path_length)return fitness```（3）选择操作```pythondef selection(population, fitness, population_size): selected_population = []fitness_sum = sum(fitness)fitness_probability = [f / fitness_sum for f in fitness]for _ in range(population_size):individual = random.choices(population, fitness_probability)[0]selected_population.append(individual)return selected_population```（4）交叉操作```pythondef crossover(parent1, parent2):index1 = random.randint(0, len(parent1) 2)index2 = random.randint(index1 + 1, len(parent1) 1)child1 = parent1[:index1] +parent2[index1:index2] + parent1[index2:]child2 = parent2[:index1] +parent1[index1:index2] + parent2[index2:]return child1, child2```（5）变异操作```pythondef mutation(individual, mutation_rate):for i in range(len(individual)):if random.random() < mutation_rate:j = random.randint(0, len(individual) 1) individual[i], individual[j] = individual[j], individual[i]return individual```（6）更新种群```pythondef update_population(parent_population, child_population, fitness):fitness_sum = sum(fitness)fitness_probability = [f / fitness_sum for f in fitness]new_population =random.choices(parent_population + child_population, fitness_probability, k=len(parent_population)) return new_population```（7）迭代```pythondef genetic_algorithm(city_num, population_size, crossover_rate, mutation_rate, max_iterations): distance_matrix =create_distance_matrix(city_num)population = initialize_population(city_num, population_size)for _ in range(max_iterations):fitness = calculate_fitness(population, distance_matrix)selected_population = selection(population, fitness, population_size)parent_population = []child_population = []for i in range(0, population_size, 2):parent1, parent2 = selected_population[i], selected_population[i+1]child1, child2 = crossover(parent1, parent2)child1 = mutation(child1, mutation_rate)child2 = mutation(child2, mutation_rate)parent_population.extend([parent1, parent2]) child_population.extend([child1, child2])population =update_population(parent_population, child_population, fitness)best_individual =population[fitness.index(max(fitness))]best_path_length =sum([distance_matrix[best_individual[i]][best_individual[i +1]] for i in range(len(best_individual) 1)])return best_individual, best_path_length```三、实验结果与分析3.1 实验结果本实验选取了10个城市进行测试，遗传算法参数设置如下：种群大小：50交叉率：0.8变异率：0.1最大迭代次数：100实验得到的最佳路径长度为：1953.53.2 实验分析（1）参数设置对算法性能的影响种群大小：种群大小会影响算法的搜索能力和收敛速度。
利用遗传算法解决TSP问题课件
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r[i][j]表示）
轮盘选择
for(mem=0;mem<PopSize;mem++) sum+=population[mem].fitness; for(mem=0;mem<PopSize;mem++) //使小的选中的可能性大 x[mem]=sum-population[mem].fitness; sum=0.0; for(mem=0;mem<PopSize;mem++) sum+=x[mem]; /* Calculate relative fitness */ for(mem=0;mem<PopSize;mem++) population[mem].rfitness=x[mem]/sum;
仿真结果
仿真结果
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gene[0]～gene[9]中。 表示行旅行路线为： 0829756413 总路程为： r[gene[0]][gene[1]]+r[gene[1]][gene[2]]~ +r[gene[9]gene[0]]
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0～9的int型随机数，如得到2和6，将gene[2]和gene[6]之间的基因反序，得到： 0 2 1 8 9 6 5 3 4 7
遗传算法实例
遗传算法实例遗传算法实例是一种模拟生物进化的算法，通过模拟自然选择和遗传机制，寻找问题的最优解。
它被广泛应用于优化问题的求解，如组合优化、参数优化等。
下面将介绍一个关于旅行商问题的遗传算法实例。
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，使得旅行商可以依次访问一组城市，并返回起始城市。
该问题在现实生活中有很多应用，如物流配送、电路板布线等。
遗传算法可以用来解决旅行商问题。
它模拟了自然界中的遗传机制和进化过程。
首先，我们需要将问题抽象为一个编码，例如使用一个序列来表示城市的访问顺序。
然后，我们通过种群来表示可能的解空间，种群中的每个个体都是一条可能的路径。
接下来，我们需要定义适应度函数来评估每个解的质量。
在旅行商问题中，适应度函数可以定义为路径的总长度。
我们希望路径越短，适应度越高。
然后，我们进行遗传操作，包括选择、交叉和变异。
选择操作根据适应度函数选择优秀的个体，将其作为父代个体参与繁殖。
交叉操作模拟基因的交换，通过交换路径的片段来生成子代个体。
变异操作模拟基因的突变，通过随机改变路径中的城市顺序来引入新的解。
在每一代中，我们可以根据适应度函数对个体进行排序，并选取适应度较高的个体进行繁殖。
通过重复执行选择、交叉和变异操作，我们可以逐渐找到较优的解。
当达到终止条件时，即找到满足要求的解或达到最大迭代次数时，遗传算法停止运行，返回找到的最优解。
以上就是一个关于旅行商问题的遗传算法实例。
通过模拟自然界的进化过程，遗传算法能够快速有效地求解复杂的优化问题。
在实际应用中，遗传算法还可以结合其他优化方法，如模拟退火算法和粒子群算法，来更好地解决实际问题。
遗传算法解决旅行商问题求解复杂性思考
遗传算法解决旅行商问题求解复杂性思考旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，主要涉及在给定一组城市和其之间的距离的情况下，寻找最短路径，使得旅行商可以访问每个城市并返回起始城市。
由于需要考虑全排列的情况，TSP在计算上通常是一个复杂且困难的问题。
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然进化的算法。
在解决复杂问题时，遗传算法模拟了生物进化的基本原理，通过自然选择和遗传操作，逐代优化个体的适应度，从而找到解决问题的最佳解。
在使用遗传算法解决TSP时，个体通常表示为城市的排列序列，适应度函数定义为这个序列所对应路线的总长度。
下面将从两个方面对遗传算法解决TSP的复杂性进行思考：问题的复杂性和算法的复杂性。
首先，旅行商问题本身是一个NP-hard问题。
NP-hard问题是指在多项式时间内无法求解的问题。
TSP的复杂性由于需要考虑所有城市间的距离，而随着城市数量的增加，问题的规模呈指数级增长。
这导致在实际情况下，对于较大规模的TSP 问题，找到最优解是非常困难的。
遗传算法作为一种启发式算法，能够找到较好的近似解，在解决复杂问题时取得了较好的效果。
遗传算法通过不断迭代演化种群，逐步优化解的质量。
但是，由于TSP问题本身的困难性，遗传算法无法保证找到全局最优解，因为它受限于初始种群和搜索空间的选择。
此外，遗传算法的收敛速度也受到问题规模的影响。
其次，遗传算法本身也具有一定的复杂性。
需要设置合适的参数，如种群大小、交叉率、变异率等，以及遗传操作的策略。
不同的参数和策略选择可能导致不同的解决效果。
因此，在应用遗传算法解决TSP问题时，需要进行合理的参数配置和算法优化。
在实际应用中，基于遗传算法的TSP求解器已经取得了一定的成果。
通过对问题进行合理的建模和参数调优，可以在可接受的时间内得到较优的解。
此外，还有许多改进的遗传算法策略可以用于提高求解效率，如多父代遗传算法、局部搜索等。
使用遗传算法求解旅行商问题
于演示遗传算法的基 本思想。对于遗传算 法的优化 ，国 内外许 多专 家结合旅行 商问题提 出了很 多算子 ，结合其 中的
一
关键词 ： 遗传 算法 ； 旅行 商问题 ； 选择算子 ； 交算子 ； 变算子 杂 异
Ａ ｏｕ ｉｎ ｔ ＇Ｐ ｗｉ Ｓ ｌｔ ｏ Ｉ Ｉ ｔ ＧＡ ｏ ｓ ｈ
遗传算法是基 于 自然选择 和 自然遗传 机制 的一种 随机搜 索算法 ，具 有 良好 的并行性 和全局 寻优能 力 ，能 够 自适 应地
２２１ 码 与适 应 ・ 数 ．． 编 陛分
由于旅行 商问题 的解是 一条从 起点经 过所有 城市后 又 回 到起 点的路 径 ，而这 条路径 上存在 的节点 往往少则 数十个 多 则 成百上 千个 ，因此 ，使用 传统 的二 进制 编码方 式来对解 进 行 编码是非 常 困难 的 。采用 数字来标 示每 座城市 ，以数 字序 列来 作为解 的编码不 仅在形式 上 比较 简单 而且有利 于编程 中 的引用 ，因 而是非常合适 的。例如 ，城市 Ａ Ｆ依次用 数字 ｌ ～ ～ ６来标示 ．则一个可能的解可以表示为 ｆ，４６５２ 即旅行商 １ ，，，， ３ １， 从城市 Ａ开始依次经过 Ｃ、Ｄ、Ｆ 、Ｅ、Ｂ最后 回到 Ａ 。因而一 个染色体就对应 了一个数字序列。 适 应性分 数是 用来 衡 量一 个可 能解 的好 坏 的度量 标 准 ，
ＳＦＷ Ｒ Ｅ Ｅ０Ｍ Ｎ Ｎ ＥＩＮ ０ｒ Ａ ＥＤＶＬＰ ＥＴ ＤＤ Ｓ Ａ Ｇ
软件 开发 与设Βιβλιοθήκη 使 用遗传 算法求解旅行 商 问题
陆添 超
（ 中国矿业大学计算机科学与技术学院 ，徐州 ２ １ １） ２ ６ １ 摘 要 ： 遗传 算法模拟 自然界动 物的繁衍 来解决全局寻优 问题 ， 。旅行 商问题是 典型的组合优化 问题 ，而且非 常适 些经典算子 实现应 用遗传算 法解 决旅行 商问题 的演 示程序。
TSP问题遗传算法求解实验报告
一、旅行商问题所谓旅行商问题(Travelling Salesman Problem , TSP)，即最短路径问题，就是在给定的起始点S到终止点T的通路集合中，寻求距离最小的通路，这样的通路成为S点到T点的最短路径。
在寻找最短路径问题上，有时不仅要知道两个指定顶点间的最短路径，还需要知道某个顶点到其他任意顶点间的最短路径。
遗传算法方法的本质是处理复杂问题的一种鲁棒性强的启发性随机搜索算法，用遗传算法解决这类问题，没有太多的约束条件和有关解的限制，因而可以很快地求出任意两点间的最短路径以及一批次短路径。
假设平面上有n个点代表n个城市的位置, 寻找一条最短的闭合路径, 使得可以遍历每一个城市恰好一次。
这就是旅行商问题。
旅行商的路线可以看作是对n 个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0(n!)的计算时间。
假设每个城市和其他任一城市之间都以欧氏距离直接相连。
也就是说, 城市间距可以满足三角不等式, 也就意味着任何两座城市之间的直接距离都小于两城市之间的间接距离。
二、遗传算法1 遗传算法介绍遗传算法是由美国J.Holland教授于1975年在他的专著《自然界和人工系统的适应性》中首先提出的，它是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。
通过模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。
遗传算法在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法，是一种求解问题的高效并行全局搜索方法。
其假设常描述为二进制位串，位串的含义依赖于具体应用。
搜索合适的假设从若干初始假设的群体集合开始。
当前种群成员通过模仿生物进化的方式来产生下一代群体，如随机变异和交叉。
遗传算法考试题目
遗传算法考试题目
题目1：使用遗传算法求解旅行商问题。
假设有一位旅行商需要拜访n个城市，每个城市只能访问一次，并且从一个城市回到起始城市。
每个城市之间都有距离，求解旅行商经过的最短路径。
题目2：使用遗传算法优化函数f(x)=x^2-4x+4，求解使得f(x)取得最小值的x。
题目3：使用遗传算法求解背包问题。
假设有一个背包的容量为C，同时有n个物品，每个物品有自己的重量和价值。
要求
选择一些物品放入背包中，使得背包内物品的总重量不超过C，并且物品的总价值最大。
题目4：使用遗传算法进行图像压缩。
假设有一张彩色图像，每个像素点都有RGB三个分量的值。
要求使用遗传算法对这
张图像进行压缩，使得图像的质量损失最小化的情况下，压缩比最大化。
题目5：使用遗传算法优化神经网络结构。
假设有一个神经网络，其层数和每层的节点数都是可调整的。
使用遗传算法搜索出最优的神经网络结构，使得在给定的数据集上，神经网络的预测性能最好。
用于解决多目标旅行商问题的算法
多目标旅行商问题（MO-TSP）是指在多个目标地点之间找到最优路径，使得旅行商能够同时满足多个旅行目标的问题。
这是一个复杂的组合优化问题，涉及到时间、成本、距离等多个目标的平衡。
针对这一问题，已经有许多算法被提出，比如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
在本文中，我将针对用于解决多目标旅行商问题的算法进行深入剖析和讨论。
1. 遗传算法遗传算法是一种模仿自然选择和遗传机制的优化方法，通过种群的进化来寻找问题的最优解。
在解决MO-TSP问题时，遗传算法可以通过不断进化种群中的路径来寻找最佳的解决方案。
在每一代进化中，选择、交叉和变异等操作都会对种群进行改进，直到找到最优的解。
2. 模拟退火算法模拟退火算法是一种启发式算法，模拟金属退火过程中的晶粒结构变化来寻找问题的最优解。
在解决MO-TSP问题时，模拟退火算法可以通过接受较差解的概率来跳出局部最优解，并在搜索空间中进行全局搜索，以找到更好的解。
3. 蚁群算法蚁群算法是一种基于蚁群寻食行为的启发式算法，模拟蚂蚁在搜索食物时释放信息素的过程。
在解决MO-TSP问题时，蚁群算法可以通过蚂蚁在路径上释放信息素的方式来寻找最优路径，蚁群不断更新信息素浓度，并通过信息素浓度来选择下一步的移动方向。
在实际应用中，这几种算法都有其优缺点，如何选择最合适的算法取决于实际问题的复杂度、目标要求和算法的性能。
在我看来，遗传算法在求解MO-TSP问题时具有良好的全局搜索能力，但对于大规模问题的收敛速度可能较慢；模拟退火算法适用于局部搜索和全局搜索的结合，但在处理多目标问题时需要合理设定参数；蚁群算法在求解路径优化问题时具有较好的鲁棒性和稳健性，但对于问题解空间的探索可能会存在过早收敛的问题。
MO-TSP问题是一个复杂的组合优化问题，需要综合运用各种启发式算法和元启发式算法，以及结合实际问题的特点和要求，才能找到最佳的解决方案。
通过对算法的深入理解和灵活运用，我们可以在实际问题中取得较好的优化效果。
改进的遗传算法求解TSP问题_3旅行商问题_24_34
3 旅行商问题3.1 旅行商问题概述3.1.1 旅行商问题的定义和数学模型① 定义旅行商问题(Traveling Salesman Problem ，简记TSP)是组合数学中一个古老而又困难的问题，它易于描述但至今尚未彻底解决，现己归入所谓的NP 完全问题类，经典提法为：有一货物推销员要去若干个城市推销货物，从城市1出发，经其余各城市一次，然后回到城市1，问选择怎样的行走路线，才能使总行程最短（各城市间距离为己知）。
该问题在图论的意义下就是所谓的最小Hamilton 圈问题，由于在许多领域中都有着广泛的应用，因而寻找其实际而有效的算法就显得颇为重要了。
遗憾的是，计算复杂性理论给予我们的结论却是，这种可能性尚属未知。
若设城市数目为n 时，那么组合路径数则为(n-1)!。
很显然，当城市数目不多时要找到最短距离的路线并不难，但随着城市数目的不断增大，组合路线数将呈指数级数规律急剧增长，以至达到无法计算的地步，这就是所谓的“组合爆炸问题”。
假设现在城市的数目增为20个，组合路径数则为(20-1)! ，如此庞大的组合数目，若计算机以每秒检索1000万条路线的速度计算，也需要花上386年的时间。
尽管现在计算机的计算速度大大提高，而且已有一些指数级的算法可精确地求解旅行商问题，但随着它们在大规模问题上的组合爆炸，人们退而求其次，转向寻找近似算法或启发式算法，经过几十年的努力，取得了一定的进展。
② 数学模型设(,)G V E =为赋权图，{1,2,}V n ="为顶点集，E 为边集，各顶点间距离为ij c ，已知(0,,,)ij ij c c i j V >=+∞∈，并设则旅行商问题的数学模型可写成如下的线性规划形式：ij ij i jMinZ c x ≠=∑1,(,)0,ij i j x ⎧=⎨⎩边在最优路线上其它,1,1,.1,{0,1},ij j i ij i jij i j S ij x i V x j V s t x K K V x i j V ≠≠∈⎧=∈⎪⎪=∈⎪⎨⎪≤−⊂⎪⎪∈∈⎩∑∑∑这里，K 为V 的所有非空子集，K 为集合K 中所含图G 的顶点个数。
遗传算法实例
遗传算法实例1. 引言遗传算法是一种启发式优化算法，常用于解决复杂的优化问题。
其模拟了自然界中的进化过程，通过遗传操作（选择、交叉和变异）对候选解进行搜索和改进，以找到最优解。
本文将介绍一个遗传算法的实例，该实例将应用于解决一个经典的旅行商问题（TSP）。
2. 问题描述旅行商问题是一个经典的组合优化问题，其目标是寻找一条最短的路径，使得旅行商能够访问所有给定的城市并回到起始城市。
在该问题中，我们假设每个城市之间的距离是已知的，并且每个城市只能被访问一次。
3. 算法步骤遗传算法通常包括以下步骤：3.1 初始化种群首先，我们需要初始化一个包含多个个体的种群。
每个个体代表了一个可能的解，即一条路径。
3.2 评估适应度对于每个个体，我们需要计算其适应度值，以评估其好坏程度。
在旅行商问题中，适应度值可以定义为路径的总距离。
适应度越小表示路径越短，个体越优秀。
3.3 选择操作选择操作的目的是为了选择优秀的个体进入下一代种群。
常用的选择方法有轮盘赌选择和排名选择等。
选择过程中，适应度值好的个体被选中的概率较大。
3.4 交叉操作交叉操作模拟了生物进化过程中的杂交。
通过交换两个个体的染色体片段，产生新的个体。
在旅行商问题中，我们可以随机选择两个个体，并选择一个交叉点，将两个个体的染色体在交叉点之后进行互换。
3.5 变异操作变异操作模拟了生物基因突变的过程。
通过随机改变个体的某个基因值，产生一个新的个体。
3.6 更新种群将选择和变异操作生成的个体加入新的种群中，并取代原来的个体。
这样，我们就得到了新的种群，继续进行下一代的迭代。
3.7 终止条件算法的终止条件可以是满足一定迭代次数或者找到了满足问题要求的最优解。
4. 遗传算法代码实现以下是一个使用Python实现的遗传算法的伪代码：# 初始化种群population = initialize_population()# 迭代计算for generation in range(max_generations):# 评估适应度fitness_values = evaluate_fitness(population)# 选择操作selected_population = selection(population, fitness_values)# 交叉操作offspring_population = crossover(selected_population)# 变异操作mutated_population = mutation(offspring_population)# 更新种群population = mutated_population# 检查终止条件if check_termination_condition():break# 获取最优解best_solution = get_best_solution(population)上述伪代码中的函数可以根据具体问题进行实现，而具体问题中的距离计算、初始化种群等操作也需要根据实际情况进行编写。
遗传算法在旅行商问题中的求解方案
遗传算法在旅行商问题中的求解方案旅行商问题是指在给定一系列城市和每两个城市之间的距离之后，求解出一条最短路径，使得旅行商能够依次访问每个城市并最终回到起点城市。
这个问题在计算机科学中被广泛应用，而遗传算法是一种有效的求解方案。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它基于生物进化的原理，通过模拟遗传、交叉和变异等操作，不断优化问题的解。
在旅行商问题中，遗传算法可以被用来寻找最优的路径。
首先，遗传算法需要将问题转化为适合遗传算法求解的形式。
在旅行商问题中，可以将每个城市看作基因的一个部分，整个路径则是一个个体。
通过编码方式，可以将路径转化为一个二进制串或者整数序列。
这样，遗传算法就可以通过操作这些基因来求解最短路径。
接下来，遗传算法需要定义适应度函数。
适应度函数用来评估每个个体的优劣程度。
在旅行商问题中，适应度函数可以被定义为路径的总长度。
通过计算每个个体的适应度，可以对它们进行排序，从而选择出优秀的个体进行进一步的操作。
遗传算法的核心操作包括选择、交叉和变异。
选择操作根据适应度函数的结果，选择出适应度较高的个体作为父代。
交叉操作模拟生物的基因交换过程，将两个父代个体的基因进行交叉，生成新的子代个体。
变异操作则是对子代个体进行基因的随机变换，增加种群的多样性。
通过不断地进行选择、交叉和变异操作，遗传算法可以逐渐优化种群中的个体。
在旅行商问题中，遗传算法可以通过不断地生成新的路径，选择出适应度更高的路径，最终找到最优解。
然而，遗传算法也存在一些问题。
首先，遗传算法的求解过程可能会陷入局部最优解，而无法找到全局最优解。
为了解决这个问题，可以通过增加种群的大小、改变交叉和变异的策略等方式来增加算法的多样性。
其次，遗传算法的求解时间可能较长，特别是对于复杂的问题。
因此，在实际应用中，需要权衡求解时间和解的质量。
总结起来，遗传算法是一种有效的求解旅行商问题的方法。
通过模拟生物进化的过程，遗传算法可以不断优化问题的解，找到最优的路径。
遗传算法例子2篇
遗传算法例子2篇遗传算法是一种受自然演化启发的优化算法，可以用来解决各种优化问题。
它通过模拟自然选择、遗传和突变等进化过程来不断搜索最优解。
在实际应用中，遗传算法可以被用于求解函数优化、组合优化、约束优化等问题。
下面我将为你介绍两个关于遗传算法的例子。
第一篇：基于遗传算法的旅行商问题求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是计算机科学中经典的组合优化问题之一。
其目标是找到一条最短路径，使得一个旅行商可以经过所有城市，最终返回起始城市。
这个问题在实际应用中经常遇到，比如物流配送、电路布线等。
遗传算法可以用来求解旅行商问题。
首先，我们需要定义一种编码方式来表示旅行路径。
通常采用的是二进制编码，每个城市用一个二进制位来表示。
接下来，我们需要定义适应度函数，也就是评估每个个体的优劣程度，可以使用路径上所有城市之间的距离之和作为适应度值。
在遗传算法的执行过程中，首先创建一个初始种群，然后通过选择、交叉和变异等操作对种群进行迭代优化。
选择操作基于适应度值，较优秀的个体有更高的概率被选中。
交叉操作将两个个体的基因片段进行交换，以产生新的个体。
变异操作则在个体的基因中引入一些随机变动。
通过不断迭代，遗传算法能够逐渐找到一个接近最优解的解。
当然，由于旅行商问题属于NP-hard问题，在某些情况下，遗传算法可能无法找到全局最优解，但它通常能够找到质量较高的近似解。
第二篇：遗传算法在神经网络结构搜索中的应用神经网络是一种强大的机器学习模型，它具备非常大的拟合能力。
然而，在设计神经网络结构时，选择合适的网络层数、每层的神经元数量和连接方式等是一个非常复杂的问题。
传统的人工设计方法通常需要进行大量的尝试和实验。
遗传算法可以应用于神经网络结构搜索，以实现自动化的网络设计。
具体来说，遗传算法中的个体可以被看作是一种神经网络结构，通过遗传算法的进化过程可以不断优化网络结构。
在神经网络结构搜索的遗传算法中，个体的基因表示了网络的结构和参数。
基于遗传算法的旅行商问题求解
２１ 第 １ ０ ２年 ０期 Ｃ ｍ ｕ ｅ Ｄ Ｓ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌｃ ｔｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒ Ｃ ｏ ｔ ａ ｅ ａ ｄＡ ｐ ｉ ａ ｉ ｎ 工 程 技 术
基于遗传算法的旅行商问题求解
沈 焱萍 ，张 学静 ，吴鹏 ，王春枝 （． １防灾科技 学院灾害信 息工程 系，河北三 河 １１ ０ ；２华电小学 ，河北三河 ０６ １ ． ３湖北工业大学计算机 学院，武汉 ４ ０ ６ ） ． ３０ ８ ０５ ０ ； ６ ２ １
摘 要 ：本文在 全 国范 围 、交叉 和 变异算 予进行 算 法设 计 ，最后 用 Ｏ个 Ｓ
ＭＡ Ｌ Ｂ进行编程 实现。结果表明，遗传算法在求解 Ｔ Ｐ问题时具有结果准确、收敛速度快等特点。 ＴＡ Ｓ
关键 词 ：Ｔ Ｐ问题 ，遗 传 算 法 ，最优解 Ｓ
中图分类号 ：Ｔ ３３ 文献标识码 ：Ａ 文章编号：１０ — ５９（ １） ０ ０２ — ３ Ｐ ９ ０７ ９９ ２ ２ １— ０ １ ０ ｏ
引 言 ７ ６． ９ １ ２— — ０ ３， 又 回到城 市 ４ 的一 条路 径 。 — ５． ． ． ８ １ ． 最后 遗传 算法 （ Ａ）是 由 Ｈｏ ａｄ于 １７ Ｇ ｌｎ ｌ ９５年 提 出的 ，是 一类借 程序 中最初 建立 了一 个 ３ ＊ ０２的矩 阵 ， 一行 代表 一个 城市 的 每 鉴 生 物界 的进 化规 律 （ 者生 存优 胜 劣汰 遗传 机制 ）演化 而来 的 经度 和纬 度 ，即每 一行 是一个 城市 的坐 标 ， 一行 为 北京 的坐标 ， 适 第 随机 化搜 索方 法 ，与 传统 的搜 索算 法 （ 于微 分 的搜 索技 术枚 举 基 北京 默认 为城 市 １ ，第 二行 为广 州 的坐 标 ，广州 即默 认为 城市 ２ ， 技 术和 随 机搜 索技 术 ）相 比，遗传 算 法适 合于 非连 续 或非 处处 可 到 ０之 间 的数字 的编 号 ， 些 这 微 、 非 凸、 多峰和 带 噪音 等复 杂优 化 问题 的求 解 ，在 复杂 问题 求 以次 类推 ，每一 个城 市都 有 一个 １ ３ 解 中 有着 显著 的优 势 。其 中， 选择 、交叉 和变 异构 成 了遗 传算 法 的 编号 即作 为城 市 的编 码 ，有 了城市 的编 码 ，每 一个 回路 也较 容 易 遗 传 操作 ：参 数编 码 、初 始群 体 的设 定 、适应 度 函数 的设 计 、遗 表示 。 传 操 作设 计 、 制参 数 设定 五个 要 素组 成 了遗传 算法 的核 心 内容 。 控 （ ）选 择机 制 二 旅 行 商 问题（ｒｖｌ ｇ ａ ｓ ｎＰｏｌ Ｔａｅｎ ｌ ｍａ ｒｂｅ ｉ Ｓｅ ｍ，简称 Ｔ Ｐ 是组 合数 Ｓ） 从群 体 中选 择优 秀 的个体 ，淘 汰劣 质个 体 的操 作 叫选择 。选 学 中 一个 古老 而又 困难 的 问题 ，其 典 型描 述 为 ：有 一 个推 销 员 ， 择 算 子有 时又称 为再 生算 子 。选 择 的 目的 是把 优化 的个体 （ 解） 或 要 到 ｎ个 城 市推销 商 品 ，他要 找 出一 个包 含所 有 ｎ 城 市 的最短 个 直接遗 传 到下 一代 或通 过 交叉 产 生新 的个体 再遗 传 到下 一代 。选 环 路程 路 。 由于 Ｔ Ｐ 问题的 实 际模 型在 ＶＬ Ｉ 片设 计 、 电路 板 Ｓ Ｓ芯 布 局 、机 器人 控制 和 车辆 选路 中有着 广泛 的应 用 ， 因此其 长 期 以 择操 作是 建 立在 群体 中个 体 的适应 度 评估 基础 上 的。 目前 常用 的 来 一 直吸 引着 许 多领 域 的研究 人员 采 用各 种方 法对 它进 行 求解 。 遗传算法求解 Ｔ Ｐ问题的选择机制有 以下几种： Ｓ 适应度 比例方法、 文献 ［】 出 了一种称 为 Ｇ 的高性 能搜 索 算法 ，被 证 明是 一 最佳 个体 保存 方法 等 。 ３提 Ｔ 种 高 效率 的演 化算 法 ，和 大多 数求 解 Ｔ Ｐ问题 的演 化算 法一 样 ， Ｓ 本设 计采 用破 坏 选择 方式 ，破 坏选 择 足在 选择 后代 时候 ，引 Ｇ 算法 采 用最 自然 、最直 接 的表 示方 式 ，即 路径 表示 。文 献 ［】 Ｔ ４ 进 适 值较 差 的进 去 以打 破全 是最 好 的后 代 ， 利于 跳 出局 部最优 。 有 提 出 了一 种基 于 Ｉ Ｔ算法 的 改进 算法 ，通过 引入 新 的算 子—— 求 Ｇ 如 １０ 个 体 ，可 以选择 １ ０个 Ｏ个最 好 的和 １ 个 最坏 的个 体 ，一共 Ｏ 异 算 子 ， 以及 改进 Ｉｖｒ ｖｒ算子 和映 射算 子 等途 径 ，进一 步提 ｎ ｅ ｏｅ － Ｏ个后 代进 行后 面 的交叉 和变 异 。 高 了算法 的 能力 。除 了遗 传 算法 ， 献 【． 分别 是采 用蚁 群算 法 、 选择 ２ 文 ５７ ］ 免 疫 算法 和禁 忌搜 索 算法 求解 旅行 商 问题 。 例如 ： 下 图中每 个表 格 的数字 代表 每个 个 体 的适应 度 ，经过 二 、Ｔ Ｐ问题 简介 Ｓ 破 环 选择 后 的种群 如 下： 旅 行 商 问题（ｒｖｌｇＳ ｌ ｍａ ｒｂｅ Ｔａｅｎ ａ ｓ ｎＰｏｌ ｉ ｅ ｍ，简记 Ｔ Ｐ 是这 样描 Ｓ） 述 的 ：有 一推 销员 要 去若 干个 城 市推 销货 物 ，从某 一 城市 出发 ， 经 其余 各 城市 一次 ， 然后 回 到 出发城 市 ，问选 择 怎样 的行 走 路线 ， ６ ５ ４ ３ ２ ｌ 才 能 使总 行程 最短 （ 各城 市 间距离 为 己知 ） 。 （ ）Ｔ Ｐ问题数 学模 型 一 Ｓ
最新[PPT]利用遗传算法解决TSP问题ppt课件
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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, 求得满足要 求的最优解。
产生两个0～9的int型随机数，如得到2和6， 将gene[2]和gene[6]之间的基因反序，得到：
0218965347
变异
例如一个基因序列为： 0256981347
产生两个0～9的int型随机数，如得到2和6， 将gene[2]和gene[6] 的基因交换，得到： 0216985347
仿真结果
•
for(mem=0;mem<PopSize;mem++)
•
Байду номын сангаас
sum+=x[mem];
•
/* Calculate relative fitness */
•
for(mem=0;mem<PopSize;mem++)
•
population[mem].rfitness=x[mem]/sum;
交叉
例如一个基因序列为： 0256981347
Q恤%捎z衍cP耸M触tZM咆7眨Vt嚼(kn苑JR空
遗传算法解决TSP问题
遗传算法解决旅行商(TSP)问题旅行商问题(traveling saleman problem,简称tsp)：已知N个城市之间的相互距离，现有一个推销员必须遍访这n个城市，并且每个城市只能访问一次，最后又必须返回出发城市。
如何安排他对这些城市的访问次序，可使其旅行路线的总长度最短？本程序使用MATLAB软件，利用遗传算法解决TSP问题。
程序使用如下：gatsp 为主程序，cityNum为城市个数，在此程序中可以设置为30、50和70。
Inn是种群个数，gnmax是最大迭代次数，pc是交叉概率，pm是变异概率。
算法程序运行结果如下：算法程序如下（不同的function需放在不同的.m文件中）：注：红色部分不属于算法内容，仅作间隔标致。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------%主程序：%遗传算法求解tspfunction gaTSPCityNum=30;[dislist,Clist]=tsp(CityNum);inn=100; %初始种群大小gnmax=1000; %最大代数pc=0.9; %交叉概率pm=0.08; %变异概率%产生初始种群for i=1:inns(i,:)=randperm(CityNum);end[f,p]=objf(s,dislist);gn=1;while gn<gnmax+1for j=1:2:innseln=sel(s,p); %选择操作scro=cro(s,seln,pc); %交叉操作scnew(j,:)=scro(1,:);scnew(j+1,:)=scro(2,:);smnew(j,:)=mut(scnew(j,:),pm); %变异操作smnew(j+1,:)=mut(scnew(j+1,:),pm);ends=smnew; %产生了新的种群[f,p]=objf(s,dislist); %计算新种群的适应度%记录当前代最好和平均的适应度[fmax,nmax]=max(f);ymean(gn)=1000/mean(f);ymax(gn)=1000/fmax;%记录当前代的最佳个体x=s(nmax,:);drawTSP(Clist,x,ymax(gn),gn,0);gn=gn+1;%pause;endgn=gn-1;figure(2);plot(ymax,'r'); hold on;plot(ymean,'b');grid;title('搜索过程');legend('最优解','平均解');string1=['最终度',num2str(ymax(gn))];gtext(string1);End----------------------------------------------------------------- %交叉程序：function scro=cro(s,seln,pc);bn=size(s,2);pcc=pro(pc); %根据交叉概率决定是否进行交叉操作，1则是，0则否scro(1,:)=s(seln(1),:);scro(2,:)=s(seln(2),:);if pcc==1c1=round(rand*(bn-2))+1; %在[1,bn-1]范围内随机产生一个交叉位c2=round(rand*(bn-2))+1;chb1=min(c1,c2);chb2=max(c1,c2);middle=scro(1,chb1+1:chb2);scro(1,chb1+1:chb2)=scro(2,chb1+1:chb2);scro(2,chb1+1:chb2)=middle;for i=1:chb1while find(scro(1,chb1+1:chb2)==scro(1,i))zhi=find(scro(1,chb1+1:chb2)==scro(1,i));y=scro(2,chb1+zhi);scro(1,i)=y;endwhile find(scro(2,chb1+1:chb2)==scro(2,i))zhi=find(scro(2,chb1+1:chb2)==scro(2,i));y=scro(1,chb1+zhi);scro(2,i)=y;endendfor i=chb2+1:bnwhile find(scro(1,1:chb2)==scro(1,i))zhi=find(scro(1,1:chb2)==scro(1,i));y=scro(2,zhi);scro(1,i)=y;endwhile find(scro(2,1:chb2)==scro(2,i))zhi=find(scro(2,1:chb2)==scro(2,i));y=scro(1,zhi);scro(2,i)=y;endendendEnd----------------------------------------------------------------- %变异程序：function snnew=mut(snew,pm);bn=size(snew,2);snnew=snew;pmm=pro(pm); %根据变异概率决定是否进行变异操作，1则是，0则否if pmm==1c1=round(rand*(bn-2))+1; %在[1,bn-1]范围内随机产生一个变异位c2=round(rand*(bn-2))+1;chb1=min(c1,c2);chb2=max(c1,c2);x=snew(chb1+1:chb2);snnew(chb1+1:chb2)=fliplr(x);endend----------------------------------------------------------------- %适应度计算：function [f,p]=objf(s,dislist);inn=size(s,1); %读取种群大小for i=1:innf(i)=caldist(dislist,s(i,:)); %计算函数值，即适应度endf=1000./f';%计算选择概率fsum=0;for i=1:innfsum=fsum+f(i)^15;endfor i=1:innps(i)=f(i)^15/fsum;end%计算累积概率p(1)=ps(1);for i=2:innp(i)=p(i-1)+ps(i);endp=p';end----------------------------------------------------------------- %选着个体程序：function seln=sel(s,p);inn=size(p,1);%从种群中选择两个个体for i=1:2r=rand; %产生一个随机数prand=p-r;j=1;while prand(j)<0j=j+1;endseln(i)=j; %选中个体的序号endend-----------------------------------------------------------------%城市坐标：function [DLn,cityn]=tsp(n)if n==10city10=[0.4 0.4439;0.2439 0.1463;0.1707 0.2293;0.2293 0.761;0.5171 0.9414;0.8732 0.6536;0.6878 0.5219;0.8488 0.3609;0.6683 0.2536;0.6195 0.2634];%10 cities d'=2.691for i=1:10for j=1:10DL10(i,j)=((city10(i,1)-city10(j,1))^2+(city10(i,2)-city10(j,2))^ 2)^0.5;endendDLn=DL10;cityn=city10;endif n==30city30=[41 94;37 84;54 67;25 62;7 64;2 99;68 58;71 44;54 62;83 69;64 60;18 54;22 60;83 46;91 38;25 38;24 42;58 69;71 71;74 78;87 76;18 40;13 40;82 7;62 32;58 35;45 21;41 26;44 35;4 50];%30 cities d'=423.741 by D B Fogelfor i=1:30for j=1:30DL30(i,j)=((city30(i,1)-city30(j,1))^2+(city30(i,2)-city30(j,2))^ 2)^0.5;endendDLn=DL30;cityn=city30;endif n==50city50=[31 32;32 39;40 30;37 69;27 68;37 52;38 46;31 62;30 48;21 47;25 55;16 57;17 63;42 41;17 33;25 32;5 64;8 52;12 42;7 38;5 25; 10 77;45 35;42 57;32 22;27 23;56 37;52 41;49 49;58 48;57 58;39 10;46 10;59 15;51 21;48 28;52 33;58 27;61 33;62 63;20 26;5 6;13 13;21 10;30 15;36 16;62 42;6369;52 64;43 67];%50 cities d'=427.855 by D B Fogelfor i=1:50for j=1:50DL50(i,j)=((city50(i,1)-city50(j,1))^2+(city50(i,2)-city50(j,2))^ 2)^0.5;endendDLn=DL50;cityn=city50;endif n==75city75=[48 21;52 26;55 50;50 50;41 46;51 42;55 45;38 33;33 34;45 35;40 37;50 30;55 34;54 38;26 13;15 5;21 48;29 39;33 44;15 19;16 19;12 17;50 40;22 53;21 36;20 30;26 29;40 20;36 26;62 48;67 41;62 35;65 27;62 24;55 20;35 51;30 50;45 42;21 45;36 6;6 25;11 28;26 59;30 60;22 22;27 24;30 20;35 16;54 10;50 15;44 13;35 60;40 60;40 66;31 76;47 66;50 70;57 72;55 65;2 38;7 43;9 56;15 56;10 70;17 64;55 57;62 57;70 64;64 4;59 5;50 4;60 15;66 14;66 8;43 26];%75 cities d'=549.18 by D B Fogelfor i=1:75for j=1:75DL75(i,j)=((city75(i,1)-city75(j,1))^2+(city75(i,2)-city75(j,2))^ 2)^0.5;endendDLn=DL75;cityn=city75;endend----------------------------------------------------------------- %根据交叉概率决定是否进行交叉操作：function pcc=pro(pc);test(1:100)=0;l=round(100*pc);test(1:l)=1;n=round(rand*99)+1;pcc=test(n);end----------------------------------------------------------------- %计算城市距离矩阵：function F=caldist(dislist,s)distan=0;n=size(s,2);for i=1:n-1distan=distan+dislist(s(i),s(i+1));enddistan=distan+dislist(s(n),s(1));F=distan;----------------------------------------------------------------- %作图：function m=drawTSP(Clist,BSF,bsf,p,f)CityNum=size(Clist,1);for i=1:CityNum-1plot([Clist(BSF(i),1),Clist(BSF(i+1),1)],[Clist(BSF(i),2),Clist(B SF(i+1),2)],'ms-','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFace Color','g');hold on;endplot([Clist(BSF(CityNum),1),Clist(BSF(1),1)],[Clist(BSF(CityNum), 2),Clist(BSF(1),2)],'ms-','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','Ma rkerFaceColor','g');title([num2str(CityNum),'城市TSP']);if f==0text(1.5,1.5,['第',int2str(p),' 步',' 最短距离为',num2str(bsf)]);elsetext(1,1,['最终搜索结果：最短距离 ',num2str(bsf)]);endhold off;pause(0.05)-----------------------------------------------------------------。
遗传算法解决旅行商问题（TSP）
遗传算法解决旅⾏商问题（TSP）这次的⽂章是以⼀份报告的形式贴上来，代码只是简单实现，难免有漏洞，⽐如循环输⼊的控制条件，说是要求输⼊1，只要输⼊⾮0就⾏。
希望会帮到以后的同学(*＾-＾*)⼀、问题描述旅⾏商问题(Traveling-Salesman Problem,TSP)。
设有n个互相可直达的城市，某推销商准备从其中的A城出发，周游各城市⼀遍，最后⼜回到A城。
要求为该旅⾏商规划⼀条最短的旅⾏路线。
⼆、⽬的为了解决旅⾏商问题，⽤了遗传算法，模拟染⾊体的遗传过程，进⾏求解。
为了直观的更有⽐较性的观察到程序的运⾏效果，我这⾥程序⾥给定了10个城市的坐标，并计算出其任意两个的欧⽒距离，10个点的位置排布见图1。
程序的理想最优距离为20.485281，即绕三⾓形⼀圈，⽽且路程起点不固定，因为只要满⾜点围着三⾓形⼀圈即为最短距离，最优解。
所以问题转换为，求图中10 个点的不重复点的闭环序列的距离最⼩值。
图 1三、原理1、内部变量介绍程序总体围绕了遗传算法的三个主要步骤：选择--复制，交叉，变异。
给定了10个种群，即10条染⾊体，每条染⾊体都是除⾸位外不重复的点组成，⾸尾相同保证路线是闭合的，所以⼀条染⾊体包含11个点。
种群由⼀个结构体group表⽰，内含城市的序列int city[11]、种群的适应度double fit、该种群适应度占总群体适应度的⽐例double p，和为了应⽤赌轮选择机制的积累概率 double jlleigailv。
程序还包括⼀个始终记录所有种群中的最优解的城市序列数组groupbest[11]，记录最优解的适应度，即最⼤适应度的变量 double groupbestfit。
种群的最⼤繁衍代数设置为1000，⽤户能够输⼊繁衍代数，但必须在1000以内。
10个点的不同排列序列有10！种，即3628800中排列可能，其中各代之间可能产⽣重复，不同种群间也会出现重复，学⽣觉得1000左右应该能验证程序的性能了，就定为1000。
基于遗传算法的旅行商问题求解
基于遗传算法的旅行商问题求解摘要采用MATLAB，对TSP问题进行基于遗传算法的求解。
TSP 问题是典型的NP完全问题，通过MATLAB进行遗传算法编程，从而有效提出一个较好的TSP解，实现对问题的解答。
进而讨论遗传算法的特点，以及对本问题的可行性。
关键词：TSP问题遗传算法一．问题重述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。
TSP 问题是一个组合优化问题。
该问题可以被证明具有NPC 计算复杂性。
因此，任何能使该问题的求解得以简化的方法，都将受到高度的评价和关注。
二．遗传算法（GA ）概述遗传算法（Genetic Algorithm ）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，它最初由美国Michigan 大学J.Holland 教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems 》，GA 这个名称才逐渐为人所知，J.Holland 教授所提出的GA 通常为简单遗传算法（SGA ）。
三．问题分析TSP 问题就是寻找一条最短的遍历n 个城市的最短路径, 即搜索自然数子集W={ 1 ,2 , ⋯, n} ( W 的元素表示对n 个城市的编号) 的一个排列π( W) = { V1 , V2 , ⋯, Vn} , 使len = ∑ d ( Vi , Vi+1) + d ( V1 , Vn)取最小值, 式中的d ( Vi , Vi+1) 表示城市Vi 到城市Vi + 1的距离.遗传算法是具有“生成+检测”的迭代过程的搜索算法。
它的基本处理流程如图1所示。
由此流程图可见，遗传算法是一种群体型操作，该操作以群体中的所有个体为对象。
遗传算法在优化问题中的应用案例分析
遗传算法在优化问题中的应用案例分析引言：遗传算法，是一种模拟生物进化过程的优化算法，已被广泛应用于各类优化问题中。
通过模拟物种的自然选择、遗传交叉和变异等过程，遗传算法能够寻找到问题的最优解，特别适用于复杂问题和无法使用传统算法求解的问题。
本文将通过介绍两个应用案例，详细阐述遗传算法在优化问题中的应用。
案例一：旅行商问题旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的优化问题，其目标是寻找一条路线，使得旅行商能够只访问一次每个城市，并且最后回到起点的路径总长度最短。
在实际应用中，TSP可以应用于旅游规划、电路板布线等领域。
遗传算法在解决TSP问题中，可以通过建立一个染色体表示城市的访问顺序，以及定义适应度函数评估路径的优劣程度。
染色体的交叉和变异操作模拟了城市间的信息交流和突变情况，以此不断优化路径。
通过多代进化，遗传算法能够找到问题的优化解。
以TSP问题为例，研究表明遗传算法在寻找较短路径上具有较好的性能，能够找到接近全局最优解。
案例二：机器学习中的参数优化机器学习算法中存在大量超参数（Hyperparameters），如学习率、网络拓扑结构等，这些超参数的选择直接影响算法的性能。
超参数的优化是一个非常具有挑战性的问题，传统的网格搜索方法因其组合爆炸的问题而效率低下。
遗传算法通过自适应搜索和进化过程，能够高效地找到最优或接近最优的超参数组合。
以神经网络为例，遗传算法能够通过调整网络的结构（如隐藏层数量和每层的神经元个数）、学习率、优化器等超参数，来优化网络的性能。
通过在每一代中评估网络在验证集上的性能，遗传算法根据适应度函数的评估结果，对染色体（超参数组合）进行选择、交叉和变异操作，以实现超参数的优化。
实验结果表明，遗传算法在优化神经网络超参数时能够显著提升模型的性能。
结论：遗传算法在优化问题中的应用已经得到广泛的研究和应用，尤其在复杂问题和传统算法无法求解的问题上表现出较好的性能。
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用遗传算法解决旅行商问题
姓名：王晓梅
学号：1301281
班级：系统工程6班
一、问题背景
有一个销售员，要到n 个城市推销商品，他要找出一个包含所有n 个城市的具有最短路程的环路。
现在假设有10个城市，他们之间的距离如下。
{ 0, 107, 241, 190, 124, 80, 316, 76, 152, 157},
{ 107, 0, 148, 137, 88, 127, 336, 183, 134, 95},
{ 241, 148, 0, 374, 171, 259, 509, 317, 217, 232},
{ 190, 137, 374, 0, 202, 234, 222, 192, 248, 42},
{ 124, 88, 171, 202, 0, 61, 392, 202, 46, 160},
{ 80, 127, 259, 234, 61, 0, 386, 141, 72, 167},
{ 316, 336, 509, 222, 392, 386, 0, 233, 438, 254},
{ 76, 183, 317, 192, 202, 141, 233, 0, 213, 188},
{ 152, 134, 217, 248, 46, 72, 438, 213, 0, 206},
{ 157, 95, 232, 42, 160, 167, 254, 188, 206, 0}
将这10个城市分别编码为0,1,2,3,4,5,6,7,8,9。
要求走完这10个城市，目标是使走的距离最短。
二、建立模型
),...,1,(1)
,...,1,(1.
.)(min 11
11n j j i n i j i t s j i n j ij
n i ij ij n i n
j ij x x d x =≠==≠=≠∑∑∑∑==== 三、设计算法
1、种群初始化
（1）一条染色体的初始化
10个城市分别对应0~9这十个数，每个染色体代表一个解决方法，即0~9这十个数的一种排序方式，可随机产生一个数，用取余的方法得到一个0~9的数，依次得到与前面不重复的十个数，构成一个染色体。
（2）种群的初始化
这里假设种群有100个染色体，也就是循环100次染色体的初始化可得到一个种群。
2、适值的计算
求相邻两个城市的距离和代表适值，适值越小，表示结果越好。
3、交叉
交叉是指从种群中选两个染色体作为父代，交叉产生两个子代。
这里有两个问题：
（1）怎么选出那两对要交叉？
这里将100个染色体分成50组，产生50个0~1的随机数对应这50对父代，若产生的随机数小于交叉率，表示这对父代被选中，则进行交叉，否则不交叉，保留父代。
（2）怎么交叉？
采用单点的顺序交叉，就是随机产生一个交叉点，先将父代1交叉点前后的基因颠倒给一个中间变量new，然后比较new每一位与父代2交叉点后面的基因，若相同，令new该位为-1（目的就是找出并去掉new染色体中与父代2交叉点后面相同的基因），再将new中不是-1的基因先按顺序赋给子代1，再把父代2交叉点后的基因赋给子代1，这样子代1就产生了。
同样的方法产生子代2.，完成交叉。
4、变异
（1）选出变异的染色体
随机产生0~99的随机数，产生100个，分别与种群中100个染色体对应，比较所产生的随机数与变异率，若小于变异率，则变异，否则不变异，保留父代。
（2）进行变异
产生0~9的两个随机数，代表这个染色体当中被选中的两个基因位，进行交换即可。
5、选择
采用轮盘赌法，轮盘赌法是在圆盘中占得比例大的被选中的概率大，意味着好的解事占比例大的，而这里要求的是希望适值越小越好，为解决这个问题，设置一个最大适值，求它与每一个染色体的差，差越大对应适值越小，解也就越好，求这100个差的和，每一个差占100个差的比例，代表在圆盘中所占大小。
随机产生一个0~1的随机数rd，从第一个染色体开始，比较该随机数与染色体所占的比例，若小于表示这个染色体被选中，若不小于，将累加下一个染色体的比例，在比较，直到小于为止，所加的最后一个染色体就是被选中的染色体。
循环一百次产生100个随机数来选择100个染色体作为下次迭代的父代。
6、主函数
先初始化种群，计算适值，选这一代中适值最好的，交叉变异选择，产生新的父代。
void main()
{
static int map[length][length]=
{
{ 0, 107, 241, 190, 124, 80, 316, 76, 152, 157},
{ 107, 0, 148, 137, 88, 127, 336, 183, 134, 95},
{ 241, 148, 0, 374, 171, 259, 509, 317, 217, 232},
{ 190, 137, 374, 0, 202, 234, 222, 192, 248, 42},
{ 124, 88, 171, 202, 0, 61, 392, 202, 46, 160},
{ 80, 127, 259, 234, 61, 0, 386, 141, 72, 167},
{ 316, 336, 509, 222, 392, 386, 0, 233, 438, 254},
{ 76, 183, 317, 192, 202, 141, 233, 0, 213, 188},
{ 152, 134, 217, 248, 46, 72, 438, 213, 0, 206},
{ 157, 95, 232, 42, 160, 167, 254, 188, 206, 0}
};
GA ga;
ga.initializePop(); //产生初始种群
for(int i=0;i<gen;i++) //开始迭代
{
ga.sel_pop[0].sumfitness=0;
ga.pool_pop.fitness=definenum; //用来比较筛选找种群中最小的适值for(int j=0;j<popsize;j++) //计算种群中每一个染色体适值 {
ga.old_pop[j].evaluate();
}
for(int j=0;j<popsize;j++) //选择最好的适值
{
if(ga.old_pop[j].fitness<ga.pool_pop.fitness)
{
for(int q=0;q<length;q++)
{
ga.pool_pop.code[q]=ga.old_pop[j].code[q];
}
ga.pool_pop.fitness=ga.old_pop[j].fitness;
}
}
ga.selectChr(); //选择
ga.crossover(); //交叉
ga.mutate(); //变异
cout<<"输出第“<<i+1<<"代最好路线";
ga.pool_pop.evaluate();
ga.pool_pop.toprint();
}
system("pause");
}
四，结果
1、迭代50次，交叉率0.8，变异率0.3的结果。
2迭代50次，交叉率0.5，变异0.3的结果，结果很明显变得不好，说明交叉率太小，种群中染色体变化太小，会陷入局部最优，不利于结果向好的方向发展。
3、迭代50次，交叉率0.8，变异率0.9的结果，结果也是变差，说明变异率太大对会是结果向着不好的方向发展。
4、迭代100次，交叉率0.8，变异0.3的结果，相比较第一种情况而言，结果差不多，说明迭代50次，差不多已经达到稳定。
五、总结
在初始种群100，增大迭代次数会使结果向好的方向发展，直到达到稳定，结果基本不变化。
交叉率过小的话，种群几本不更新，没法产生好的染色体，结果几本没变化，没法向好的方向发展，所以需要设置较大的交叉率，以保证种群中有新的染色体产生。
变异率不宜
过大，变异率在自然界中本来发生的可能性就很小，不能设置的太大。