TSP
问题的遗传算法求?/p>
摘要
:遗传算法是模拟生物进化过程的一种新的全局优化搜索算法,本文简单介绍了
遗传算法,并应用标准遗传算法对旅行包问题进行求解?/p>
关键?/p>
:遗传算法、旅行包问题
一?/p>
旅行包问题描述:
旅行商问题,?/p>
TSP
问题?/p>
Traveling Saleman Problem
)是数学领域的一个著名问
题,也称作货郎担问题,简单描述为:一个旅行商需要拜?/p>
n
个城市(
1
?/p>
2
,…,
n
?/p>
,他
必须选择所走的路径,每个城市只能拜访一次,最后回到原来出发的城市,使得所走的?/p>
径最短?/p>
其最早的描述?/p>
1759
年欧拉研究的骑士周游问题?/p>
对于国际象棋棋盘中的
64
个方
格,走访
64
个方格一次且最终返回起始点?/p>
用图论解释为有一个图
G=
?/p>
V,E
?/p>
,其?/p>
V
是顶点集?/p>
E
是边集,?/p>
D=
?/p>
d
ij
)是有顶?/p>
i
和顶?/p>
j
之间的距离所组成的距离矩阵,旅行商问题就是求出一条通过所有顶点且每个顶点
只能通过一次的具有最短距离的回路。若对于城市
V={v1
?/p>
v2
?/p>
v3
?/p>
...
?/p>
vn}
的一个访问顺
序为
T=(t1
?/p>
t2
?/p>
t3
,…,
ti
,…,
tn)
,其中ti∈V(i=1?/p>
2
?/p>
3
,…,
n)
,且?/p>
tn+1= t1
,则
旅行商问题的数学模型为:
min
L=Σd(t(i),
t(i+1))
?/p>
i=1
,…,
n
?/p>
旅行商问题是一个典型组合优化的问题,是一?/p>
NP
难问题,其可能的路径数为
?/p>
n-1
?/p>
?/p>
,随着城市数目的增加,
路径数急剧增加,对与小规模的旅行商问题?/p>
可以采取?/p>
举法得到最优路径,但对于大型旅行商问题,则很难采用穷举法进行计算?/p>