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?/p>
简单描述为?/p>
一个旅行商需要拜?/p>
n
个城?/p>
?/p>
1
?/p>
2
?/p>
?/p>
?/p>
n
),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,使得所走的路径最短。其最早的描述?/p>
1759
年欧拉研?/p>
的骑士周游问题,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
),其中
V
是顶点集?/p>
E
是边集,?/p>
D=
?/p>
d
ij
?/p>
是有顶点
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?/p>
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
?/p>
?/p>
?/p>
ti
?/p>
?/p>
?/p>
tn)
,其?/p>
ti
?/p>
V(i=1
?/p>
2
?/p>
3
?/p>
?/p>
?/p>
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
?/p>
?/p>
?/p>
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,可以采取穷举法得到最优路径,但对于大型旅行商问题,则很难
采用穷举法进行计算?/p>
在生活中
TSP
有着广泛的应用,在交通方面,如何规划合理高效的道?/p>
交通,以减少拥堵;在物流方面,更好的规划物流,减少运营成本;在互联
网中?/p>
如何设置节点?/p>
更好的让信息流动?/p>
许多实际工程问题属于大规?/p>
TSP
?/p>
Korte
?/p>
1988
年提出的
VLSI
芯片加工问题可以对应?/p>
1.2e6
的城?/p>
TSP
?/p>
Bland
?/p>
1989
年提?/p>
X-ray
衍射问题对应?/p>
14000
城市
TSP
?/p>
Litke
?/p>
1984
年提出电路板设计中钻孔问题对应于
17000
城市
TSP
?/p>
以及
Grotschel1991
?/p>
提出的对应于
442
城市
TSP
?/p>
PCB442
问题?/p>