matlab遗传算法的改进及其在tsp问题中的应用

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1、---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------MATLAB遗传算法的改进及其在TSP问题中的应用摘要遗传算法（GeneticAlgorithm,GA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的。遗传算法的大致过程是这样的：将每个可

2、能的解看作是群体中的一个个体或染色体，并将每个个体编码成字符串的形式，根据预定的目标函数对每个个体进行评价，即给出一个适应度值。开始时，总是随机的产生一些个体，根据这些个体的适应度利用遗传算子——选择（Selection）、交叉（Crossover）、变异（Mutation）对它们重新组合，得到一群新的个体。这一群新的个体由于继承了上一代的一些优良特性，明显优于上一代，以逐步向着更优解的方向进化。遗传算法主要的特点在于：简单、通用、鲁棒性强。4852旅行商问题(TravelingSalesman

3、Problem,11/12---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------MATLAB遗传算法的改进及其在TSP问题中的应用摘要遗传算法（GeneticAlgorithm,GA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的。遗传算法的

4、大致过程是这样的：将每个可能的解看作是群体中的一个个体或染色体，并将每个个体编码成字符串的形式，根据预定的目标函数对每个个体进行评价，即给出一个适应度值。开始时，总是随机的产生一些个体，根据这些个体的适应度利用遗传算子——选择（Selection）、交叉（Crossover）、变异（Mutation）对它们重新组合，得到一群新的个体。这一群新的个体由于继承了上一代的一些优良特性，明显优于上一代，以逐步向着更优解的方向进化。遗传算法主要的特点在于：简单、通用、鲁棒性强。4852旅行商问题(Trav

5、elingSalesmanProblem,11/12---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------TSP)是典型的NP完全问题，遗传算法是求解NP完全问题的一种常用方法。本48文利用遗传算法解决组合优化问题——TSP问题，考察遗传算法在求解NP问题中的性能，并在MATLAB中用遗传算法对TSP问题进

6、行求解，进行了选择、交叉和变异算子进行了算法设计，最后在MATLAB软件上进行编程实现，并对测试结果作适当的分析。通过两点交叉和部分映射交叉(PartiallyMappedCrossover,PMX)这两种交叉操作的比较，探讨了采用PMX交叉算子的改进遗传算法解决旅行商问题时的特点。关键词：遗传算法，TSP问题，MATLAB软件，PMXAbstractGeneticAlgorithm(GA)isanevolutionarycomputingoriginallyproposedbyDrJ.Hollandintheyear

7、1975anddevelopedbyhimandhisstudentsandcolleagues.Ascanbeseenliterally,GeneticAlgorithmisinspiredbyDarwinstheoryaboutevolution.AbasicGAemploysselection,crossoverandmutationoperators.Thewholeprocesscanbereferredtoas"reproduction".Algorithmis11/12--------

8、-------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------startedwithasetofsolution(representedbychromosomes)