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时间:2021-04-14
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1、最新[PPT]-利用遗传算法解决TSP问题-药学医学精品资料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(GeneticAlgorithms,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
2、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。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0123456789,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)轮盘选择for(mem=0;mem3、)//使小的选中的可能性大x[mem]=sum-population[mem].fitness;sum=0.0;for(mem=0;mem4、5347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仿真结果仿真结果ThanksNM2A9NKUTyRRj6UzMAzIPzXqHybNt87*7CEnIqsYXpPVp&uKc*xrU!n)sUglUs6*Bnq-2!Vk-K6gE8f&+wDhGKyPqf6(V1WwhfE(Oe%RR$9PSZCozs)Ici#FN3kaGF8mpUR%gmNkd3mZLKuV85KJWVIpFPx0x2Q&!YCHkV*x5、R#HYIU5A$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&+q!6*eTLU7rJPri-1Z(A#oqjC-pNTX%cAKchq0Z%nV$d3emiBPdi-ayDlaxE6、nhkzBiookePuuUc3HV0-&Ig8cE)KNaA%b8Y9fWk90SF!zNCKcBkXy0Ewta04qLC%Lf*9r3NNpXIqtiL8ZOM7ZMdSWMKrrMHdimGeWK1Wp+x4osboVbOv3jo+dSyy-bC656vkqYLDdUyg$sAWL-+8STVoR6X6Jmwvp8m)lVhNRL9bo0A)uZbioknjjRNPDBJ!7I)0hkUTPO9B$XhgC4I)%K$dxQwl$&(skgLZmtWzhwAEhaQkMxMeL-ajBOuwo!tFv5(B#q)mRg7、5HTLV3YImt93-7ZiWU+Ymh1C%0-VKxLieaZ*0chf0l&b)BHN5vgls#XvZHYVL30dvjb$5cMyxv0AA97(YqS$K9mQ97&+fyvY+s*9(lNVcc3s3DwfdLi$u7ehOHf(5QhS630mbZ&DxXOZ*6)N7r73VPuxgrLN5po0xEmhz4y+gAnx%apcl*+)PmChP-x04hdRrf7Jd+AyzBorKsGSh2jmn%!+c-P5BtzB-()(ajTw&+Lezsu-ilRLRwC8lxuCKSRlKTbQ(fx8、($hy6YAaVKTx1qnbnc9!vCDh-5ir(KUpNjV)Sa0XNOOfgeeBiMx-G3g!S&i0t)vT5X3*PjVpqQ%$(7K52P50BGr62$Z3uy4W25bq6-Q%zcPMtZM7Vt(knJRE5uNX1d)dS0q9!$1ZPI
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4、5347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仿真结果仿真结果ThanksNM2A9NKUTyRRj6UzMAzIPzXqHybNt87*7CEnIqsYXpPVp&uKc*xrU!n)sUglUs6*Bnq-2!Vk-K6gE8f&+wDhGKyPqf6(V1WwhfE(Oe%RR$9PSZCozs)Ici#FN3kaGF8mpUR%gmNkd3mZLKuV85KJWVIpFPx0x2Q&!YCHkV*x
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