遗传算法——tsp (traveling salesman problem)旅行商问题

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1、摘要IAbstractII引言1第一章基本遗传算法21.1遗传算法的产生及发展31.2基本原理31.3遗传算法的特点31.4基本遗传算法描述51.5遗传算法构造流程6第二章遗传算法的实现技术62.1编码方法72.1.1二进制编码72.1.2格雷码编码72.1.3符点数编码82.1.4参数编码82.2适应度函数102.3选择算子102.4交叉算子102.4.1单点交叉算子102.4.2双点交叉算子112.4.3均匀交叉算子112.4.4部分映射交叉112.4.5顺序交叉122.5变异算子122.6运行参数12

2、2.7约束条件的处理方法132.8遗传算法流程图14第三章遗传算法在TSP上的应用153.1　TSP问题的建模与描述153.2对TSP的遗传基因编码方法163.3针对TSP的遗传操作算子173.3.1选择算子173.3.1.1　轮盘赌选择173.3.1.2　最优保存策略选择173.3.2交叉算子203.3.2.1单点交叉203.3.2.2部分映射交叉213.3.3变异算子233.4TSP的混和遗传算法26第四章实例分析274.1测试数据274.2测试结果274.3结果分析27摘要44TSP(Travelin

3、gSalesmanProblem)旅行商问题是一类典型的NP完全问题，遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法。文章首先介绍了基本遗传算法的基本原理、特点及其基本实现技术；接着针对TSP问题，论述了遗传算法在编码表示和遗传算子（包括选择算子、交叉算子变异算子这三种算子）等方面的应用情况，分别指出几种常用的编码方法的优点和缺点，并且结合TSP的运行实例详细分析了基本遗传算法的4个运行参数群体大小、遗传算法的终止进化代数、交叉概率、变异概率，对遗传算法的求解结果和求解效率的影响，经过多次的测试设定出了它们一组比

4、较合理的取值。最后，简单说明了混合遗传算法在求解TSP问题中的应用并对遗传算法解决TSP问题的前景提出了展望。关键词：TSP遗传算法遗传算子编码AbstractTSP(TravelingSalesmanProblem)isatypicalNP-completeproblemandgenetic44algorithm(GA)istheperfectmethodforsolvingNP-completeproblem.Thebasictheories,characteristicsandthebasictech

5、niquesofGAarefirstintroduced.Thentheencodingmodelandgeneticoperators(includingselectionoperation,crossoveroperationandmutationoperation)aboutGAinsolvingTSParediscussed.Theadvantagesanddisadvantagesofvariousencodingmethodarerespectivelyindicated,andtheappli

6、cationofthethreebasicgeneticoperatorsiselaborated.Accordingtothegivendata,theresultsandefficienciesareinfluencedbyfourparametersinthebasicgeneticalgorithm:thesizeofpopulation,terminategeneration,crosserprobabilityandmutationprobability.Adjusttheparameters,

7、runandtryforbetterones.Atlast,theapplicationofhybridgeneticalgorithmisbrieflypresented.Itispointedoutthatabettercrossoverormutationroutinecanbefoundoutwhichretainsthestructurefromtheparentchromosomesandstillendsupwithalegaltourinthechildchromosomes,whichle

8、adstoabettersolutionthaneverbefore.AndtheprospectforthefutureofgeneticalgorithminsolvingTSPismade.Keywords:TSPgeneticalgorithmgeneticoperatorsencoding引言44现代科学理论研究与实践中存在着大量与优化、自适应相关的问题，但除了一些简单的情况之外，人们对于大型复杂系统的