TSP問題 遺傳演算法的實現

遺傳演算法由群體集合和3個主要操作組成

主要操作：

1. 選擇

4. 增殖

其中選擇操作將群體中的優良個體選擇出來，而交叉操作和變異操作則根據交叉概率pc和變異概率pm對選擇出的個體進行不同的操作(遺傳演算法的核心)，最後使用增殖操作使得種群數量保持穩定。

採用c++物件導向思想進行設計

1.城市的資料結構

class city

};

class map

//插入城市
void insertcity(city c)
//返回城市數量
const int getcitynum()
//獲得指定下標的城市
const city getcity(int i)
};

class solution;

public:
solution(map &map)
_solution.push_back(0); //回到原點
randomsolution();
}//初始化 使解隨機
void randomsolution()
}void printsolution()
cout << endl;
}//計算解的值
const double evalute()
return sumofdistance;
}};

/*

以輪盤賭方式計算適應度
*/class ga
void selection()
void crossover()
void mutation()
};

tsp遺傳演算法

include include include include include include using namespace std define m 10 種群規模 define n 31 省會 首府城市數量 define t 10000 遺傳代數 define earth radius 637...

tsp問題 遺傳演算法解決

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遺傳演算法解決TSP問題

基本原理在 中有注釋 1 include2 include 3 include 4 include5 include 6 using std string 7 8struct position9 1617 double tsp int n,struct position position,int t...