【全套设计下载】C语言遗传算法在求解TSP问题设计(源代码+论文)

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编号:20171026144056186    类型:共享资源    大小:181.77KB    格式:RAR    上传时间:2017-10-26
  
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摘  要

   TSP (Traveling Salesman Problem)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

目  录

摘要I

AbstractII

引 言1

第一章  基本遗传算法2

1.1 遗传算法的产生及发展3

1.2 基本原理3

1.3 遗传算法的特点3

1.4 基本遗传算法描述5

1.5 遗传算法构造流程6

第二章  遗传算法的实现技术6

2.1  编码方法7

2.1.1 二进制编码7

2.1.2 格雷码编码7

2.1.3 符点数编码8

2.1.4 参数编码8

2.2  适应度函数10

2.3  选择算子10

2.4  交叉算子10

2.4.1 单点交叉算子10

2.4.2 双点交叉算子11

2.4.3 均匀交叉算子11

2.4.4 部分映射交叉11

2.4.5 顺序交叉12

2.5  变异算子12

2.6  运行参数12

2.7  约束条件的处理方法13

2.8 遗传算法流程图14

第三章  遗传算法在TSP上的应用15

3.1 TSP问题的建模与描述15

3.2  对TSP的遗传基因编码方法16

3.3  针对TSP的遗传操作算子17

3.3.1 选择算子17

3.3.1.1 轮盘赌选择17

3.3.1.2 最优保存策略选择17

3.3.2 交叉算子20

3.3.2.1 单点交叉20

3.3.2.2 部分映射交叉21

3.3.3 变异算子23

3.4 TSP的混和遗传算法26

第四章  实例分析27

4.1  测试数据27

4.2  测试结果27

4.3  结果分析27

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