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循环神经网络

matlab做TSP,基于matlab TSP问题遗传算法的实现

發(fā)布時(shí)間:2025/4/17 循环神经网络 110 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab做TSP,基于matlab TSP问题遗传算法的实现 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

%TSP問(wèn)題(又名:旅行商問(wèn)題,貨郎擔(dān)問(wèn)題)遺傳算法通用matlab程序

%D是距離矩陣,n為種群個(gè)數(shù),建議取為城市個(gè)數(shù)的1~2倍,

%C為停止代數(shù),遺傳到第 C代時(shí)程序停止,C的具體取值視問(wèn)題的規(guī)模和耗費(fèi)的時(shí)間而定

%m為適應(yīng)值歸一化淘汰加速指數(shù) ,最好取為1,2,3,4 ,不宜太大

%alpha為淘汰保護(hù)指數(shù),可取為0~1之間任意小數(shù),取1時(shí)關(guān)閉保護(hù)功能,最好取為0.8~1.0

%R為最短路徑,Rlength為路徑長(zhǎng)度

function [R,Rlength]=geneticTSP(D,n,C,m,alpha)

[N,NN]=size(D);

farm=zeros(n,N);%用于存儲(chǔ)種群

for i=1:n

farm(i,:)=randperm(N);%隨機(jī)生成初始種群

end

R=farm(1,:);%存儲(chǔ)最優(yōu)種群

len=zeros(n,1);%存儲(chǔ)路徑長(zhǎng)度

fitness=zeros(n,1);%存儲(chǔ)歸一化適應(yīng)值

counter=0;

while counter

for i=1:n

len(i,1)=myLength(D,farm(i,:));%計(jì)算路徑長(zhǎng)度

end

maxlen=max(len);

minlen=min(len);

fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);%計(jì)算歸一化適應(yīng)值

rr=find(len==minlen);

R=farm(rr(1,1),:);%更新最短路徑

FARM=farm;%優(yōu)勝劣汰,nn記錄了復(fù)制的個(gè)數(shù)

nn=0;

for i=1:n

if fitness(i,1)>=alpha*rand

nn=nn+1;

FARM(nn,:)=farm(i,:);

end

end

FARM=FARM(1:nn,:);

[aa,bb]=size(FARM);%交叉和變異

while aa

if nn<=2

nnper=randperm(2);

else

nnper=randperm(nn);

end

A=FARM(nnper(1),:);

B=FARM(nnper(2),:);

[A,B]=intercross(A,B);

FARM=[FARM;A;B];

[aa,bb]=size(FARM);

end

if aa>n

FARM=FARM(1:n,:);%保持種群規(guī)模為n

end

farm=FARM;

clear FARM

counter=counter+1

end

Rlength=myLength(D,R);

function [a,b]=intercross(a,b)

L=length(a);

if L<=10%確定交叉寬度

W=1;

elseif ((L/10)-floor(L/10))>=rand&&L>10

W=ceil(L/10);

else

W=floor(L/10);

end

p=unidrnd(L-W+1);%隨機(jī)選擇交叉范圍,從p到p+W

for i=1:W%交叉

x=find(a==b(1,p+i-1));

y=find(b==a(1,p+i-1));

[a(1,p+i-1),b(1,p+i-1)]=exchange(a(1,p+i-1),b(1,p+i-1));

[a(1,x),b(1,y)]=exchange(a(1,x),b(1,y));

end

function [x,y]=exchange(x,y)

temp=x;

x=y;

y=temp;

% 計(jì)算路徑的子程序

function len=myLength(D,p)

[N,NN]=size(D);

len=D(p(1,N),p(1,1));

for i=1:(N-1)

len=len+D(p(1,i),p(1,i+1));

end

%計(jì)算歸一化適應(yīng)值子程序

function fitness=fit(len,m,maxlen,minlen)

fitness=len;

for i=1:length(len)

fitness(i,1)=(1-((len(i,1)-minlen)/(maxlen-minlen+0.000001))).^m;

end

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab做TSP,基于matlab TSP问题遗传算法的实现的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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