遗传算法求解TSP问题实验报告


    工智实验报告
    实验六 遗传算法实验II
    实验目:
    熟悉掌握遗传算法原理流程编码策略利遗传求解函数优化问题理解求解TSP问题流程测试参数结果影响


    二实验原理:
    旅行商问题TSP问题(Traveling Salesman Problem)数学领域中著名问题假设旅行商拜访n城市必须选择走路径路限制城市拜访次回原出发城市路径选择目标求路径路程路径中值TSP问题组合优化问题该问题证明具NPC计算复杂性该问题求解简化方法受高度评价关注
    遗传算法基思想正基模仿生物界遗传学遗传程问题参数基代表问题解染色体代表(计算机里二进制码表示)具染色体体组成群体群体问题特定环境里生存竞争适者机会生存产生代代机化继承父代特征生存环境控制支配继续程群体染色体逐渐适应环境断进化收敛族适应环境类似体问题优解求利遗传算法求解TSP问题短路径


    三实验容:
    1参考实验系统出遗传算法核心代码遗传算法求解TSP优化问题分析遗传算法求解规模TSP问题算法性
    2TSP问题分析种群规模交叉概率变异概率算法结果影响
    3增加1种变异策略1种体选择概率分配策略较求解TSP问题时变异策略体选择分配策略算法结果影响
    4交源代码


    四实验报告求:

    1画出遗传算法求解TSP问题流程图




    2 分析遗传算法求解规模TSP问题算法性
    规模越算法性越差时间越长


    3TSP问题分析种群规模交叉概率变异概率算法结果影响
    (1) 种群规模算法结果影响
    x
    0
    11
    35
    3
    7
    8
    4
    45
    9
    2
    y
    11
    3
    2
    4
    51
    8
    4
    45
    9
    2
    实验次数:10
    迭代步数100
    交叉概率:085
    变异概率:015

    种群规模
    均适应度值
    优路径
    10
    25264
    4587631092
    20
    263428
    2910367584
    30
    251652
    1367584290
    50
    251652
    0136758429
    80
    251652
    9013675842
    100
    251652
    1092485763
    150
    251652
    5842901367
    200
    251652
    1367584290
    250
    251652
    3109248576
    300
    251652
    5842901367


    表示显然短路径251652m优路径109136758423109248576注意圈时针者逆时针种群规模1020时没找优解种群规模越越



    (2) 交叉概率算法结果影响
    x
    9
    11
    35
    35
    7
    8
    4
    45
    3
    2
    y
    11
    3
    1
    4
    51
    3
    1
    85
    9
    1
    实验次数:15
    种群规模:25
    迭代步数100
    变异概率:015
    实验结果:

    交叉概率
    适应度
    差适应度
    均适应度
    优解
    0001
    280447
    366567
    326002
    9260548731
    001
    270935
    349943
    321495
    7831926054
    01
    280447
    353033
    319372
    7319260548
    015
    280447
    341175
    312183
    0548731926
    02
    287108
    339512
    309035
    3192650478
    025
    280447
    351623
    307456
    1378450629
    03
    270935
    319941
    299428
    8319260547
    035
    270935
    328085
    309945
    9138745062
    04
    270935
    325313
    301534
    1387450629
    045
    270935
    332014
    301757
    8319260547
    05
    280934
    336307
    309026
    5026913874
    055
    270935
    335233
    291304
    1926054783
    06
    270935
    332512
    307836
    3192605478
    065
    280447
    337003
    309371
    5487319260
    07
    270935
    320927
    299502
    9138745062
    075
    280447
    324488
    303699
    0548731926
    08
    270935
    321551
    299382
    7450629138
    085
    270935
    345399
    303594
    5062913874
    09
    270935
    326273
    3069
    6054783192
    095
    270935
    324672
    29919
    6291387450
    (注红色表示非优解)
    该情况交叉概率低搜索陷入迟钝状态优解




    (3) 变异概率算法结果影响
    x
    9
    11
    35
    35
    7
    8
    4
    45
    3
    2
    y
    11
    3
    1
    4
    51
    3
    1
    85
    9
    1
    实验次数:10
    种群规模:25
    迭代步数100
    交叉概率:085
    实验结果:

    变异概率
    适应度
    差适应度
    均适应度
    优解
    0001
    294717
    34732
    324911
    0621938745
    001
    290446
    346591
    323714
    8450269137
    01
    280934
    34011
    309417
    5026913874
    015
    270935
    32093
    302568
    6054783192
    02
    270935
    322349
    303144
    8745062913
    025
    270935
    32718
    301572
    4506291387
    03
    270935
    324488
    302854
    0547831926
    035
    270935
    333167
    307748
    1387450629
    04
    290446
    343705
    313041
    2054873196
    045
    270935
    31374
    296816
    2605478319
    05
    270935
    323752
    302211
    2913874506
    055
    270935
    333819
    306623
    1387450629
    06
    280934
    332512
    3036
    1387450269
    065
    270935
    327491
    300201
    3192605478
    07
    287108
    324238
    30785
    1387405629
    075
    270935
    318928
    302451
    1926054783
    08
    280934
    316135
    303471
    9138745026
    085
    29662
    332392
    311585
    2913784056
    09
    280447
    320387
    304152
    0548731926
    095
    280447
    313036
    300067
    9137845062
    该表知变异概率低导致法优解


    4增加1种变异策略1种体选择概率分配策略较求解TSP问题时变异策略体选择分配策略算法结果影响
    变异策略体选择分配策略影响算法运行时间会影响适应度

    五实验心体会
    通实验更加深入体会参数设置算法结果影响算法参数值获结果会完全
    时通次实验遗传算法更进步解遗传算法种智优化算法较似求解TSP问题问题规模较时候遗传算法优势明显体现出然完全保证优解

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    贡献于2021-01-11

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