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遗传算法分析TSP
资源描述
遗传算法(GA)是一种解优化问题的随机搜索方法，它借助于生物进化中的自然选择和遗传(即适者生存)的规律.
算法步骤(基本遗传算法)
Step 1.随机初始化pop_size个染色体.Step 2.用交叉算法更新染色体.Step 3.用变异算法更新染色体.Step
4.计算所有染色体的目标值.Step 5.根据目标值计算每个染色体的适应度.Step 6.通过轮盘赌的方法选择染色体.Step
7.重复第二至第六步直到终止条件满足.Step 8.输出最好的染色体作为最优解.
为利于遗传算法的计算，首先要对解进行编码，编码后的解称为染色体.对于约束优化问题，遗传算法是在染色体中进行操作，而把操作结果解码后去检验其可行性.
遗传算法的主要特征：
群体和种群的维数相等，为一个偶数维，且不随代数的变化而变化；适应函数直接选用目标函数；种群中的个体通过轮盘赌的方法选取；种群中的一对个体采用随机交配位的方式产生一对子代；每一个基因有相同的变异概率。
- 2022-02-01 22:31:24下载
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基本算法为：先将1填入第一行中间位置；再依次将2
基本算法为：先将1填入第一行中间位置；再依次将2-n方按如下规律填写：//1，填入上个数上一行的右边位置，如果没有上一行则转到最后一行，如果右边没有方格//则转到最左边的方格。2，如果要填的位置上已经有数，则转填到它上一个数的下边方格//3，对于第一行的最后一个数的下一个数应填在该数下边的空格处-basic algorithm : a first Enter the middle of the first line; Another will be followed by 2-n-law filled out as follows :// 1, the number entered on the right side on his position, if not in his will to the last line, if not right box// then transferred to the most left while the box. 2, to fill the position of several, in turn, to fill it on a number of subordinate box// 3, the first trip to the final a few under a few should fill in the blank space of a few top candidate Department
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