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遗传算法解决经典运输问题
244 2024-10-28
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文章来源：
Python学习杂记
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遗传算法解决TSP问题摘要
遗传算法是一种常用于优化问题的启发式算法，它通过模拟生物进化过程中的交叉遗传、突变和选择机制来迭代搜索最优解。本文以解决经典的运输问题——旅行商问题（TSP）为例，阐述了如何使用Python编写遗传算法程序进行求解。
程序步骤概述
- 导入数据：建立节点间距离矩阵，通过API获取实际路程距离。
- 构建种群：用1-20的自然数编码种群的DNA，设定初始参数。
- 适应度函数：适应度以距离倒数定义，距离越短适应度越高。
- 轮盘筛选：使用np.random.choice函数按适应度概率选择父本。
- 变异操作：设置一定变异概率，随机交换两个节点位置。
- 交叉操作：设置交叉概率，交换部分基因序列。
- 进化迭代：按照上述步骤循环迭代至下一代。
- 绘图观察：记录并绘制每一代的迭代效果。
完整代码
文章最后提供了完整的Python代码，包含了数据导入、种群初始化、适应度函数、轮盘筛选、变异、交叉等关键步骤，以及相关参数的设置。代码还包括了绘图功能，用于展示算法的迭代效果。
结论
遗传算法在解决TSP等NP难问题方面表现出较好的效果。文章通过提供的Python代码示例，展示了如何通过遗传算法步骤寻找TSP问题的最优解，并通过迭代过程的可视化，观察算法性能。
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