最新基于遗传算法的组合优化问题研究-毕业设计中期-药学医学精品资料.ppt

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1、最新基于遗传算法的组合优化问题研究-毕业设计中期-药学医学精品资料研究内容遗传算法的基本原理TSP问题的定义遗传算法求解TSP问题的算法及其编程实现和仿真实验解TSP问题算法的分析和评估研究目标及方法目标：通过模仿生物遗传学和自然选择的机理，借助生物遗传学的观点，通过编码，选择，交叉，变异等算子构造一类优化搜索算法（遗传算法），在给定一组N个城市和他们两两之间的直达距离的前提下，在合理的时间内，找出一个闭合的旅程，使得每个城市刚好经过一次且总的旅行距离最短（TSP问题）。并且算法要达到要求的精度，同时对选择的算法做

2、出适当的分析和评估。TSP问题的定义巡回旅行商问题（TSP），也称为货郎担问题是一个较古老的问题，最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅题。1948年，由美国兰德公司推动，TSP问题成为近代组合优化领域的一个典型难题，应该说，TSP问题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。用图语言来描述TSP问题，给出一个图G=(V,E),每条边e都属于边集E上有非负权值的w(e),寻找G的Hamilton圈C，使得C的总权值w(c)=∑w(e)最小,其中e属于E(C).算法分析步骤1：在屏幕上画一个10*

3、6的栅格，大小为700*420象素，作为遗传算法解TSP问题的演示地图，然后，在地图上点击鼠标左键设置点作为城市，点击鼠标右键清空点，当点击菜单开始或按ENTER键时即进行寻路。步骤2：当设置了城市点之后，程序先初始化，用vector>drawpoint储存点的位置并标号，用vector>pointmatrix储存任意两个点的距离，用pair,int>resultpoint储存点的位置和距离，其中，距离是屏幕上象素点的距离，两个点之

4、间的距离用公式sqrt(pow(vecpoint[n].x-vecpoint[m].x,2)+pow(vecpoint[n].y-vecpoint[m].y,2))来计算。算法分析步骤3：城市点的信息已经设置完毕，现在进行遗传算法的初始化设置，n个城市用0到n-1的n个数表示染色体的n个基因。这n个数的一种组合（即一条染色体）表示一条TSP问题的路径。然后随机初始化种群，随机初始化染色体，并且对每条染色体计算其个体适应度，根据适应度选出最佳染色体。步骤4：交叉操作，在此，应用多种交叉方法，用户根据自己的需要可选择不

5、同的交叉方法，从而使旅程最佳。应用的交叉方法有：顺序交叉法，部分匹配交叉法，类顺序交叉法，循环贪心交叉法等。算法分析步骤5：变异操作，求解TSP问题时，变异算子的设计比交叉算子的设计灵活，任何具有局部搜索能力的算子都可以作为它的变异算子。●倒位：首先在父个体中随机地选择两个截断点，然后将这两点所夹的子串中的城市进行反序。●插入：选择一个城市并随机地插入某一位置。●移位：选择一个子路径并随机地插入某一位置。●互换：随机地选择两个城市，并交换其所处的位置。●基于位置的变异：随机地选择两个城市，将第二个城市放在第一个之前

6、。算法分析步骤6：在交叉和变异的过程中，可以进行遗传算法的各种参数设置，具体设置图表如下：算法分析步骤7：经过不断的选择，交叉，变异，最终找到一条最优的染色体，即找到一条最优路径。步骤8：计算路径的长度，并且根据路径的顺序，在图上用有色直线连接各个点。结果分析测试结束语遗传算法是一种求解组合优化问题的模拟人类进化的有效算法，而TSP问题是最经典的组合优化问题，可推广应用于VLSI芯片设计、电路版布局、机器人控制、车辆选路等领域。本文就是从研究最经典的TSP问题入手，设计了一个用遗传算法解决TSP问题的方法，并通过地

7、图来进行仿真。而且，遗传算法实现起来不是很复杂，比起其他的研究在应用于该领域时有较高的效率。Thankyou!建设工程合同管理第一节工程项目招标投标一概述1概念工程项目发包人通过公平竞争方式优选承包人的法律制度2特征公平公正程序规范监督制约3类型勘察设计工程施工设备安装工程监理4方式(1)公开招标通过媒体向社会公开发布招标公告，符合条件的承包商，都可自愿参加投标的工程项目发包方式(可广泛征集投标人或潜力人但周期长成本高)(2)邀请招标以邀请投标书的方式邀请特定人参与竞标的工程项目发包方式议标是特殊的工程项目发包方式

8、5程序招标→投标→评标→定标二项目招标(施工项目)1实行招标工程项目下列工程建设项目包括项目的勘察、设计、施工、监理以及与工程建设有关的重要设备、材料等的采购，必须进行招标：（一）大型基础设施、公用事业等关系社会公共利益、公众安全的项目；（二）全部或者部分使用国有资金投资或者国家融资的项目；（三）使用国际组织或者外国政府贷款、援助资金的项目2招标基本规定(1