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文檔分類:高等教育

遺傳算法求解TSP問題實驗總結報告.docx


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遺傳算法求解TSP問題實驗總結報告.docx
文檔介紹:
遺傳算法求解TSP問題實驗總結報告.docx。
人工智能實驗報告
實驗六 遺傳算法實驗 II
一、實驗目的:
熟悉和掌握遺傳算法的原理、 流程和編碼策略, 并利用遺傳求解函數優化問題, 理解求
解 TSP 問題的流程并測試主要參數對結果的影響。
二、實驗原理:
旅行商問題,即 TSP 問題( Traveling Salesman Problem
)是數學領域中著名問題之
一。假設有一個旅行商人要拜訪
n 個城市,他必須選擇所要走的路徑,路經的限制是每個
城市只能拜訪一次, 而且最后要回到原來出發的城市。
路徑的選擇目標是要求得的路徑路程
為所有路徑之中的最小值。 TSP 問題是一個組合優化問題。該問題可以被證明具有
NPC 計
算復雜性。因此,任何能使該問題的求解得以簡化的方法,都將受到高度的評價和關注。
遺傳算法的基本思想正是基于模仿生物界遺傳學的遺傳過程。
它把問題的參數用基因代
表,把問題的解用染色體代表(在計算機里用二進制碼表示)
,從而得到一個由具有不同染
色體的個體組成的群體。 這個群體在問題特定的環境里生存競爭,
適者有最好的機會生存和
產生后代。 后代隨機化地繼承了父代的最好特征,
并也在生存環境的控制支配下繼續這一過
程。群體的染色體都將逐漸適應環境,不斷進化,最后收斂到一族最適應環境的類似個體,
即得到問題最優的解。要求利用遺傳算法求解
TSP 問題的最短路徑。
三、實驗內容:
1、參考實驗系統給出的遺傳算法核心代碼, 用遺傳算法求解 TSP 的優化問題, 分析遺傳
算法求解不同規模 TSP 問題的算法性能。
2 、對于同一個 TSP 問題,分析種群規模、交叉概率和變異概率對算法結果的影響。
-可編輯修改 -

3 、增加 1 種變異策略和 1 種個體選擇概率分配策略, 比較求解同一 TSP 問題時不同變異
策略及不同個體選擇分配策略對算法結果的影響。
、上交源代碼。
四、實驗報告要求:
1 、畫出遺傳算法求解 TSP 問題的流程圖。
-可編輯修改 -

開始
初始化種群(隨機產
生城市坐標)
確定種群規模、迭代次數、個體選擇方
式、交叉概率、變異概率等
計算染色體適應度值(城市之
間的歐氏距離)
按某個選擇概率選擇個體
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  • 文件大小80 KB
  • 時間2021-11-06
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