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拜求旅行商程序

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发表于 2004-10-12 00:00:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
我急需一个小程序,题目要求如下
题目:使用“递推选择”算法编写求任意赋权无向图Gn的最小哈密顿回路的程序(既求旅
行商问
题)(C语言)

不知道有没有好心人帮我,这个问题太大了,我不会,请教!不胜感激!!
可以贴这里,最好能发我邮箱lengyuerushui@hotmail.com

谢谢!!!
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发表于 2004-10-18 00:00:00 | 显示全部楼层
你与youngfan联系看看,他对这个问题比较在行。
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发表于 2004-10-18 00:00:00 | 显示全部楼层
我只有别人提供的遗传算法的程序,也没有"递推选择"的程序。
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发表于 2004-10-19 00:00:00 | 显示全部楼层
世界各地旅行商问题分布式解决总站:
http://www.tsp.gatech.edu//index.html
建议楼主去看看下载页面: http://www.tsp.gatech.edu/concorde/download.html
有好几个版本的源程序下载。

[ Last edited by 碧城仙 on 2004-11-21 at 06:02 PM ]
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发表于 2004-10-23 00:00:00 | 显示全部楼层
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发表于 2004-10-25 00:00:00 | 显示全部楼层

【共享】解TSP问题的遗传算法C语言程序

转自“研学论坛”:
http://bbs.matwav.com/post/view? ... tpg=1&age=0
感谢 研学论坛 ouyang_ying 提供!


#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<alloc.h>
#include<conio.h>
#include<float.h>
#include<time.h>
#include<graphics.h>
#include<bios.h>

#define maxpop 100
#define maxstring 100

struct pp{unsigned char chrom[maxstring];
   float x,fitness;
   unsigned int parent1,parent2,xsite;
   };
struct pp *oldpop,*newpop,*p1;
unsigned int popsize,lchrom,gem,maxgen,co_min,jrand;
unsigned int nmutation,ncross,jcross,maxpp,minpp,maxxy;
float pcross,pmutation,sumfitness,avg,max,min,seed,maxold,oldrand[maxstring];
unsigned char x[maxstring],y[maxstring];
float *dd,ff,maxdd,refpd,fm[201];
FILE *fp,*fp1;
float objfunc(float);
void statistics();
int select();
int flip(float);
int crossover();
void generation();
void initialize();
void report();
float decode();
void crtinit();
void inversion();
float random1();
void randomize1();

main()
{unsigned int gen,k,j,tt;
char fname[10];
float ttt;
clrscr();
co_min=0;
if((oldpop=(struct pp *)farmalloc(maxpop*sizeof(struct pp)))==NULL)
{printf("memory requst fail!\n");exit(0);}
if((dd=(float *)farmalloc(maxstring*maxstring*sizeof(float)))==NULL)
{printf("memory requst fail!\n");exit(0);}
if((newpop=(struct pp *)farmalloc(maxpop*sizeof(struct pp)))==NULL)
{printf("memory requst fail!\n");exit(0);}
if((p1=(struct pp *)farmalloc(sizeof(struct pp)))==NULL)
{printf("memory requst fail!\n");exit(0);}
for(k=0;k<maxpop;k++) oldpop[k].chrom[0]='\0';
for(k=0;k<maxpop;k++) newpop[k].chrom[0]='\0';
printf("Enter Result Data Filename:");
gets(fname);
if((fp=fopen(fname,"w+"))==NULL)
{printf("cannot open file\n");exit(0);}

gen=0;
randomize();
initialize();

fputs("this is result of the TSP problem:",fp);
fprintf(fp,"city: %2d psize: %3d Ref.TSP_path: %f\n",lchrom,popsize,refpd);
fprintf(fp,"Pc: %f Pm: %f Seed: %f\n",pcross,pmutation,seed);
fprintf(fp,"X site:\n");
for(k=0;k<lchrom;k++)
{if((k%16)==0) fprintf(fp,"\n");
fprintf(fp,"%5d",x[k]);
}
fprintf(fp,"\n Y site:\n");
for(k=0;k<lchrom;k++)
{if((k%16)==0) fprintf(fp,"\n");
fprintf(fp,"%5d",y[k]);
}
fprintf(fp,"\n");

crtinit();
statistics(oldpop);
report(gen,oldpop);
getch();
maxold=min;
fm[0]=100.0*oldpop[maxpp].x/ff;
do {
gen=gen+1;
generation();
statistics(oldpop);
if(max>maxold)
{maxold=max;
  co_min=0;
}
fm[gen%200]=100.0*oldpop[maxpp].x/ff;
report(gen,oldpop);
gotoxy(30,25);
ttt=clock()/18.2;
tt=ttt/60;
printf("Run Clock: %2d: %2d: %4.2f",tt/60,tt%60,ttt-tt*60.0);
printf("Min=%6.4f Nm:%d\n",min,co_min);
}while((gen<100)&&!bioskey(1));
printf("\n gen= %d",gen);
do{
gen=gen+1;
generation();
statistics(oldpop);
if(max>maxold)
{maxold=max;
  co_min=0;
}
fm[gen%200]=100.0*oldpop[maxpp].x/ff;
report(gen,oldpop);
if((gen%100)==0)report(gen,oldpop);
gotoxy(30,25);
ttt=clock()/18.2;
tt=ttt/60;
printf("Run Clock: %2d: %2d: %4.2f",tt/60,tt%60,ttt-tt*60.0);
printf("Min=%6.4f Nm:%d\n",min,co_min);
}while((gen<maxgen)&&!bioskey(1));

getch();
for(k=0;k<lchrom;k++)
{if((k%16)==0)fprintf(fp,"\n");
fprintf(fp,"%5d",oldpop[maxpp].chrom[k]);
}
fprintf(fp,"\n");

fclose(fp);
farfree(dd);
farfree(p1);
farfree(oldpop);
farfree(newpop);
restorecrtmode();
exit(0);
}

/*%%%%%%%%%%%%%%%%*/

float objfunc(float x1)
{float y;
y=100.0*ff/x1;
return y;
}

/*&&&&&&&&&&&&&&&&&&&*/

void statistics(pop)
struct pp *pop;
{int j;
sumfitness=pop[0].fitness;
min=pop[0].fitness;
max=pop[0].fitness;
maxpp=0;
minpp=0;
for(j=1;j<popsize;j++)
{sumfitness=sumfitness+pop[j].fitness;
if(pop[j].fitness>max)
  {max=pop[j].fitness;
   maxpp=j;
  }
if(pop[j].fitness<min)
  {min=pop[j].fitness;
   minpp=j;
  }
}

avg=sumfitness/(float)popsize;
}

/*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%*/

void generation()
{unsigned int k,j,j1,j2,i1,i2,mate1,mate2;
float f1,f2;
j=0;
do{
mate1=select();
pp:mate2=select();
if(mate1==mate2)goto pp;
crossover(oldpop[mate1].chrom,oldpop[mate2].chrom,j);
newpop[j].x=(float)decode(newpop[j].chrom);
newpop[j].fitness=objfunc(newpop[j].x);
newpop[j].parent1=mate1;
newpop[j].parent2=mate2;
newpop[j].xsite=jcross;
newpop[j+1].x=(float)decode(newpop[j+1].chrom);
newpop[j+1].fitness=objfunc(newpop[j+1].x);
newpop[j+1].parent1=mate1;
newpop[j+1].parent2=mate2;
newpop[j+1].xsite=jcross;
if(newpop[j].fitness>min)
  {for(k=0;k<lchrom;k++)
   oldpop[minpp].chrom[k]=newpop[j].chrom[k];
   oldpop[minpp].x=newpop[j].x;
   oldpop[minpp].fitness=newpop[j].fitness;
   co_min++;
   return;
  }

if(newpop[j+1].fitness>min)
  {for(k=0;k<lchrom;k++)
   oldpop[minpp].chrom[k]=newpop[j+1].chrom[k];
   oldpop[minpp].x=newpop[j+1].x;
   oldpop[minpp].fitness=newpop[j+1].fitness;
   co_min++;
   return;
  }
j=j+2;
}while(j<popsize);
}

/*%%%%%%%%%%%%%%%%%*/

void initdata()
{unsigned int ch,j;
clrscr();
printf("-----------------------\n");
printf("A SGA\n");
printf("------------------------\n");
/*pause();*/clrscr();
printf("*******SGA DATA ENTRY AND INITILIZATION *******\n");
printf("\n");
printf("input pop size");scanf("%d",&popsize);
printf("input chrom length");scanf("%d",&lchrom);
printf("input max generations");scanf("%d",&maxgen);
printf("input crossover probability");scanf("%f",&pcross);
printf("input mutation prob");scanf("%f",&pmutation);
randomize1();
clrscr();
nmutation=0;
ncross=0;
}

/*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%*/

void initreport()
{int j,k;
printf("pop size=%d\n",popsize);
printf("chromosome length=%d\n",lchrom);
printf("maxgen=%d\n",maxgen);
printf("pmutation=%f\n",pmutation);
printf("pcross=%f\n",pcross);
printf("initial generation statistics\n");
printf("ini pop max fitness=%f\n",max);
printf("ini pop avr fitness=%f\n",avg);
printf("ini pop min fitness=%f\n",min);
printf("ini pop sum fit=%f\n",sumfitness);
}

void initpop()
{unsigned char j1;
unsigned int k5,i1,i2,j,i,k,j2,j3,j4,p5[maxstring];
float f1,f2;
j=0;
for(k=0;k<lchrom;k++)
oldpop[j].chrom[k]=k;
for(k=0;k<lchrom;k++)
p5[k]=oldpop[j].chrom[k];
randomize();
for(;j<popsize;j++)
{j2=random(lchrom);
for(k=0;k<j2+20;k++)
   {j3=random(lchrom);
   j4=random(lchrom);
   j1=p5[j3];
   p5[j3]=p5[j4];
   p5[j4]=j1;
   }
for(k=0;k<lchrom;k++)
   oldpop[j].chrom[k]=p5[k];
}
for(k=0;k<lchrom;k++)
for(j=0;j<lchrom;j++)
dd[k*lchrom+j]=hypot(x[k]-x[j],y[k]-y[j]);
for(j=0;j<popsize;j++)
{oldpop[j].x=(float)decode(oldpop[j].chrom);
oldpop[j].fitness=objfunc(oldpop[j].x);
oldpop[j].parent1=0;
oldpop[j].parent2=0;
oldpop[j].xsite=0;
}
}

/*&&&&&&&&&&&&&&&&&*/
void initialize()
{int k,j,minx,miny,maxx,maxy;
initdata();
minx=0;
miny=0;
maxx=0;maxy=0;
for(k=0;k<lchrom;k++)
{x[k]=rand();
if(x[k]>maxx)maxx=x[k];
if(x[k]<minx)minx=x[k];
y[k]=rand();
if(y[k]>maxy)maxy=y[k];
if(y[k]<miny)miny=y[k];
}
if((maxx-minx)>(maxy-miny))
{maxxy=maxx-minx;}
else {maxxy=maxy-miny;}
maxdd=0.0;
for(k=0;k<lchrom;k++)
for(j=0;j<lchrom;j++)
{dd[k*lchrom+j]=hypot(x[k]-x[j],y[k]-y[j]);
if(maxdd<dd[k*lchrom+j])maxdd=dd[k*lchrom+j];
}
refpd=dd[lchrom-1];
for(k=0;k<lchrom;k++)
refpd=refpd+dd[k*lchrom+k+2];
for(j=0;j<lchrom;j++)
dd[j*lchrom+j]=4.0*maxdd;
ff=(0.765*maxxy*pow(lchrom,0.5));
minpp=0;
min=dd[lchrom-1];
for(j=0;j<lchrom-1;j++)
{if(dd[lchrom*j+lchrom-1]<min)
  {min=dd[lchrom*j+lchrom-1];
   minpp=j;
  }
}
initpop();
statistics(oldpop);
initreport();
}

/*&&&&&&&&&&&&&&&&&&*/

void report(int l,struct pp *pop)
{int k,ix,iy,jx,jy;
unsigned int tt;
float ttt;
cleardevice();
gotoxy(1,1);
printf("city:%4d para_size:%4d maxgen:%4d ref_tour:%f\n"
   ,lchrom,popsize,maxgen,refpd);
printf("ncross:%4d Nmutation:%4d Rungen:%4d AVG=%8.4f MIN=%8.4f\n\n"
   ,ncross,nmutation,l,avg,min);
printf("Ref.cominpath:%6.4f Minpath length:%10.4f Ref_co_tour:%f\n"
   ,pop[maxpp].x/maxxy,pop[maxpp].x,ff);
printf("Co_minpath:%6.4f Maxfit:%10.8f"
   ,100.0*pop[maxpp].x/ff,pop[maxpp].fitness);
ttt=clock()/18.2;
tt=ttt/60;
printf("Run clock:%2d:%2d:%4d.2f\n",tt/60,tt%60,ttt-tt*60.0);
setcolor(1%15+1);
for(k=0;k<lchrom-1;k++)
{ix=x[pop[maxpp].chrom[k]];
iy=y[pop[maxpp].chrom[k]]+110;
jx=x[pop[maxpp].chrom[k+1]];
jy=y[pop[maxpp].chrom[k+1]]+110;
line(ix,iy,jx,jy);
putpixel(ix,iy,RED);
}
ix=x[pop[maxpp].chrom[0]];
iy=y[pop[maxpp].chrom[0]]+110;
jx=x[pop[maxpp].chrom[lchrom-1]];
jy=y[pop[maxpp].chrom[lchrom-1]]+110;
line(ix,iy,jx,jy);
putpixel(jx,jy,RED);
setcolor(11);
outtextxy(ix,iy,"*");
setcolor(12);
for(k=0;k<1%200;k++)
{ix=k+280;
iy=366-fm[k]/3;
jx=ix+1;
jy=366-fm[k+1]/3;
line(ix,iy,jx,jy);
putpixel(ix,iy,RED);
}
printf("GEN:%3d",l);
printf("Minpath:%f Maxfit:%f",pop[maxpp].x,pop[maxpp].fitness);
printf("Clock:%2d:%2d:%4.2f\n",tt/60,tt%60,ttt-tt*60.0);
}

/*###############*/

float decode(unsigned char *pp)
{int j,k,l;
float tt;
tt=dd[pp[0]*lchrom+pp[lchrom-1]];
for(j=0;j<lchrom-1;j++)
{tt=tt+dd[pp[j]*lchrom+pp[j+1]];}
l=0;
for(k=0;k<lchrom-1;k++)
for(j=k+1;j<lchrom;j++)
{if(pp[j]==pp[k])l++;}
return tt+4*l*maxdd;
}

/*%%%%%%%%%%%%%%%%%%*/
void crtinit()
{int driver,mode;
struct palettetype p;
driver=DETECT;
mode=0;
initgraph(&driver,&mode,"");
cleardevice();
}

/*$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$*/
int select()
{double rand1,partsum;
float r1;
int j;
partsum=0.0;
j=0;
rand1=random1()*sumfitness;
do{
partsum=partsum+oldpop[j].fitness;
j=j+1;
}while((partsum<rand1)&&(j<popsize));
return j-1;
}

/*$$$$$$$$$$$$$$$*/
int crossover(unsigned char *parent1,unsigned char *parent2,int k5)
{int k,j,mutate,i1,i2,j5;
int j1,j2,j3,s0,s1,s2;
unsigned char jj,ts1[maxstring],ts2[maxstring];
float f1,f2;
s0=0;s1=0;s2=0;
if(flip(pcross))
{jcross=random(lchrom-1);
j5=random(lchrom-1);
ncross=ncross+1;
if(jcross>j5){k=jcross;jcross=j5;j5=k;}
}
else jcross=lchrom;
if(jcross!=lchrom)
{s0=1;
k=0;
for(j=jcross;j<j5;j++)
{ts1[k]=parent1[j];
ts2[k]=parent2[j];
k++;
}
j3=k;
for(j=0;j<lchrom;j++)
{j2=0;
  while((parent2[j]!=ts1[j2])&&(j2<k)){j2++;}
  if(j2==k)
   {ts1[j3]=parent2[j];
   j3++;
   }
}
j3=k;
for(j=0;j<lchrom;j++)
{j2=0;
  while((parent1[j]!=ts2[j2])&&(j2<k)){j2++;}
  if(j2==k)
   {ts2[j3]=parent1[j];
   j3++;
   }
}
for(j=0;j<lchrom;j++)
{newpop[k5].chrom[j]=ts1[j];
  newpop[k5+1].chrom[j]=ts2[j];
}
}
else
{for(j=0;j<lchrom;j++)
{newpop[k5].chrom[j]=parent1[j];
newpop[k5+1].chrom[j]=parent2[j];
}
mutate=flip(pmutation);
if(mutate)
{s1=1;
nmutation=nmutation+1;
for(j3=0;j3<200;j3++)
   {j1=random(lchrom);
   j=random(lchrom);
   jj=newpop[k5].chrom[j];
   newpop[k5].chrom[j]=newpop[k5].chrom[j1];
   newpop[k5].chrom[j1]=jj;
   }
}
mutate=flip(pmutation);
if(mutate)
{s2=1;
nmutation=nmutation+1;
for(j3=0;j3<100;j3++)
   {j1=random(lchrom);
   j=random(lchrom);
   jj=newpop[k5+1].chrom[j];
   newpop[k5+1].chrom[j]=newpop[k5+1].chrom[j1];
   newpop[k5+1].chrom[j1]=jj;
   }
}
}
j2=random(2*lchrom/3);
for(j=j2;j<j2+lchrom/3-1;j++)
for(k=0;k<lchrom;k++)
{if(k==j)continue;
  if(k>j){i2=k;i1=j;}
   else{i1=k;i2=j;}
  f1=dd[lchrom*newpop[k5].chrom[i1]+newpop[k5].chrom[i2]];
  f1=f1+dd[lchrom*newpop[k5].chrom[(i1+1)%lchrom]+
   newpop[k5].chrom[(i2+1)%lchrom]];
  f2=dd[lchrom*newpop[k5].chrom[i1]+
   newpop[k5].chrom[(i1+1)%lchrom]];
  f2=f2+dd[lchrom*newpop[k5].chrom[i2]+
   newpop[k5].chrom[(i2+1)%lchrom]];
  if(f1<f2){inversion(i1,i2,newpop[k5].chrom);}
}
j2=random(2*lchrom/3);
for(j=j2;j<j2+lchrom/3-1;j++)
for(k=0;k<lchrom;k++)
{if(k==j)continue;
  if(k>j){i2=k;i1=j;}
   else{i1=k;i2=j;}
  f1=dd[lchrom*newpop[k5+1].chrom[i1]+newpop[k5+1].chrom[i2]];
  f1=f1+dd[lchrom*newpop[k5+1].chrom[(i1+1)%lchrom]+
   newpop[k5+1].chrom[(i2+1)%lchrom]];
  f2=dd[lchrom*newpop[k5+1].chrom[i1]+
   newpop[k5+1].chrom[(i1+1)%lchrom]];
  f2=f2+dd[lchrom*newpop[k5+1].chrom[i2]+
   newpop[k5+1].chrom[(i2+1)%lchrom]];
  if(f1<f2){inversion(i1,i2,newpop[k5+1].chrom);}
}
return 1;
}

/*$$$$$$$$$$$$$$$*/

void inversion(unsigned int k,unsigned int j,unsigned char *ss)
{unsigned int l1,i;
unsigned char tt;
l1=(j-k)/2;
for(i=0;i<l1;i++)
{tt=ss[k+i+1];
ss[k+i+1]=ss[j-i];
ss[j-i]=tt;
}
}

/*%%%%%%%%%%%%%%%*/

void randomize1()
{int i;
randomize();
for(i=0;i<lchrom;i++)
oldrand=random(30001)/30000.0;
jrand=0;
}

/*%%%%%%%%%%%*/

float random1()
{jrand=jrand+1;
if(jrand>=lchrom)
{jrand=0;
randomize1();
}
return oldrand[jrand];
}

/*%%%%%%%%%%*/

int flip(float probability)
{float ppp;
ppp=random(20001)/20000.0;
if(ppp<=probability)return 1;
return 0;
}

[ Last edited by 碧城仙 on 2004-11-21 at 06:07 PM ]
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发表于 2004-10-25 00:00:00 | 显示全部楼层
转载一个程序-TSP问题的遗传算法

TSP问题的遗传算法
我这几天做了一个队员选择问题,其中一个问题我是用遗传算法做的,现在我把它整理
成解决tsp问题的遗传算法:旅行商问题(traveling saleman problem,简称tsp):
    已知n个城市之间的相互距离,现有一个推销员必须遍访这n个城市,并且每个城市
只能访问一次,最后又必须返回出发城市。如何安排他对这些城市的访问次序,可使其
旅行路线的总长度最短?
    用图论的术语来说,假设有一个图g=(v,e),其中v是顶点集,e是边集,设d=(dij)
是由顶点i和顶点j之间的距离所组成的距离矩阵,旅行商问题就是求出一条通过所有顶
点且每个顶点只通过一次的具有最短距离的回路。
    这个问题可分为对称旅行商问题(dij=dji,,任意i,j=1,2,3,…,n)和非对称旅行商
问题(dij≠dji,,任意i,j=1,2,3,…,n)。
    若对于城市v={v1,v2,v3,…,vn}的一个访问顺序为t=(t1,t2,t3,…,ti,…,tn),其中
ti∈v(i=1,2,3,…,n),且记tn+1= t1,则旅行商问题的数学模型为:
     min     l=σd(t(i),t(i+1))  (i=1,…,n)
    旅行商问题是一个典型的组合优化问题,并且是一个np难问题,其可能的路径数目
与城市数目n是成指数型增长的,所以一般很难精确地求出其最优解,本文采用遗传算法
求其近似解。
    遗传算法:
初始化过程:用v1,v2,v3,…,vn代表所选n个城市。定义整数pop-size作为染色体的个数
,并且随机产生pop-size个初始染色体,每个染色体为1到18的整数组成的随机序列。
适应度f的计算:对种群中的每个染色体vi,计算其适应度,f=σd(t(i),t(i+1)).
评价函数eval(vi):用来对种群中的每个染色体vi设定一个概率,以使该染色体被选中
的可能性与其种群中其它染色体的适应性成比例,既通过轮盘赌,适应性强的染色体被
选择产生后台的机会要大,设alpha∈(0,1),本文定义基于序的评价函数为eval(vi)=al
pha*(1-alpha).^(i-1) 。[随机规划与模糊规划]
选择过程:选择过程是以旋转赌轮pop-size次为基础,每次旋转都为新的种群选择一个
染色体。赌轮是按每个染色体的适应度进行选择染色体的。
   step1 、对每个染色体vi,计算累计概率qi,q0=0;qi=σeval(vj)   j=1,…,i;i=1,
…pop-size.
   step2、从区间(0,pop-size)中产生一个随机数r;
   step3、若qi-1&lt;r&lt;qi,则选择第i个染色体 ;
   step4、重复step2和step3共pop-size次,这样可以得到pop-size个复制的染色体。
grefenstette编码:由于常规的交叉运算和变异运算会使种群中产生一些无实际意义的
染色体,本文采用grefenstette编码《遗传算法原理及应用》可以避免这种情况的出现
。所谓的grefenstette编码就是用所选队员在未选(不含淘汰)队员中的位置,如:
          8 15 2 16 10 7 4 3 11 14 6 12 9 5 18 13 17 1
          对应:
          8 14 2 13 8 6 3 2 5 7 3 4 3 2 4 2 2 1。
交叉过程:本文采用常规单点交叉。为确定交叉操作的父代,从 到pop-size重复以下过
程:从[0,1]中产生一个随机数r,如果r&lt;pc ,则选择vi作为一个父代。
           将所选的父代两两组队,随机产生一个位置进行交叉,如:
          8 14 2 13 8 6 3 2 5 7 3 4 3 2 4 2 2 1
          6 12 3 5 6 8 5 6 3 1 8 5 6 3 3 2 1 1
交叉后为:
         8 14 2 13 8 6 3 2 5 1 8 5 6 3 3 2 1 1
         6 12 3 5 6 8 5 6 3 7 3 4 3 2 4 2 2 1
变异过程:本文采用均匀多点变异。类似交叉操作中选择父代的过程,在r&lt;pm 的标准下
选择多个染色体vi作为父代。对每一个选择的父代,随机选择多个位置,使其在每位置
按均匀变异(该变异点xk的取值范围为[ukmin,ukmax],产生一个[0,1]中随机数r,该点
变异为x'k=ukmin+r(ukmax-ukmin))操作。如:
         8 14 2 13 8 6 3 2 5 7 3 4 3 2 4 2 2 1
      变异后:
        8 14 2 13 10 6 3 2 2 7 3 4 5 2 4 1 2 1
反grefenstette编码:交叉和变异都是在grefenstette编码之后进行的,为了循环操作
和返回最终结果,必须逆grefenstette编码过程,将编码恢复到自然编码。
循环操作:判断是否满足设定的带数xzome,否,则跳入适应度f的计算;是,结束遗传
操作,跳出。


function [bestpop,trace]=ga(d,termops,num,pc,cxops,pm,alpha)
%
%————————————————————————
%[bestpop,trace]=ga(d,termops,num,pc,cxops,pm,alpha)
%d:距离矩阵
%termops:种群带数
%num:每带染色体的个数
%pc:交叉概率
%cxops:由于本程序采用单点交叉,交叉点的设置在本程序中没有很好的解决,所以本文
了采用定点,即第cxops,可以随机产生。
%pm:变异概率
%alpha:评价函数eval(vi)=alpha*(1-alpha).^(i-1).
%bestpop:返回的最优种群
%trace:进化轨迹
%------------------------------------------------
%####@@@##版权所有!欢迎广大网友改正,改进!##@@@####
%e-mail:tobysidney33@sohu.com
%####################################################
%
citynum=size(d,2);
n=nargin;
if n&lt;2
    disp('缺少变量!!')
    disp('^_^开个玩笑^_^')
end
if n&lt;2
    termops=500;
    num=50;
    pc=0.25;
    cxops=3;
    pm=0.30;
    alpha=0.10;
end
if n&lt;3
    num=50;
    pc=0.25;
    cxops=3;
    pm=0.30;
    alpha=0.10;
end
if n&lt;4
    pc=0.25;
    cxops=3;
    pm=0.30;
    alpha=0.10;
end
if n&lt;5
    cxops=3;
    pm=0.30;
    alpha=0.10;
end
if n&lt;6
    pm=0.30;
    alpha=0.10;
end
if n&lt;7
    alpha=0.10;
end
if isempty(cxops)
    cxops=3;
end

[t]=initializega(num,citynum);
for i=1:termops
[l]=f(d,t);
[x,y]=find(l==max(l));
trace(i)=-l(y(1));
bestpop=t(y(1),:);
[t]=select(t,l,alpha);
[g]=grefenstette(t);
[g1]=crossover(g,pc,cxops);
[g]=mutation(g1,pm);  %均匀变异
[t]=congrefenstette(g);
end

---------------------------------------------------------
function [t]=initializega(num,citynum)
for i=1:num
    t(i,:)=randperm(citynum);
end
-----------------------------------------------------------
function [l]=f(d,t)
[m,n]=size(t);
for k=1:m
    for i=1:n-1
      l(k,i)=d(t(k,i),t(k,i+1));
    end
      l(k,n)=d(t(k,n),t(k,1));
      l(k)=-sum(l(k,:));
end
-----------------------------------------------------------
function [t]=select(t,l,alpha)
[m,n]=size(l);
t1=t;
[beforesort,aftersort1]=sort(l,2);%fsort from l to u
for i=1:n
    aftersort(i)=aftersort1(n+1-i);      %change
end
for k=1:n;
    t(k,:)=t1(aftersort(k),:);
    l1(k)=l(aftersort(k));
end
t1=t;
l=l1;
for i=1:size(aftersort,2)
    evalv(i)=alpha*(1-alpha).^(i-1);
end
m=size(t,1);
q=cumsum(evalv);
qmax=max(q);
for k=1:m
    r=qmax*rand(1);
    for j=1:m
        if j==1&amp;r&lt;=q(1)
            t(k,:)=t1(1,:);
        elseif j~=1&amp;r&gt;q(j-1)&amp;r&lt;=q(j)
            t(k,:)=t1(j,:);
        end
    end
end
--------------------------------------------------
function [g]=grefenstette(t)
[m,n]=size(t);
for k=1:m
    t0=1:n;
   for i=1:n
       for j=1:length(t0)
           if t(k,i)==t0(j)
              g(k,i)=j;
              t0(j)=[];
              break
           end
       end
    end
end
-------------------------------------------
function [g]=crossover(g,pc,cxops)
[m,n]=size(g);
ran=rand(1,m);
r=cxops;
[x,ru]=find(ran&lt;pc);
if ru&gt;=2
    for k=1:2:length(ru)-1
       g1(ru(k),:)=[g(ru(k),[1:r]),g(ru(k+1),[(r+1):n])];
       g(ru(k+1),:)=[g(ru(k+1),[1:r]),g(ru(k),[(r+1):n])];
       g(ru(k),:)=g1(ru(k),:);
    end
end
--------------------------------------------
function [g]=mutation(g,pm)    %均匀变异
[m,n]=size(g);
ran=rand(1,m);
r=rand(1,3);      %dai gai jin
rr=floor(n*rand(1,3)+1);
[x,mu]=find(ran&lt;pm);
for k=1:length(mu)
    for i=1:length(r)
        umax(i)=n+1-rr(i);
        umin(i)=1;
        g(mu(k),rr(i))=umin(i)+floor((umax(i)-umin(i))*r(i));
    end
end
---------------------------------------------------
function [t]=congrefenstette(g)
[m,n]=size(g);
for k=1:m
    t0=1:n;
   for i=1:n
      t(k,i)=t0(g(k,i));
      t0(g(k,i))=[];
   end
end
-------------------------------------------------
请多指教!

转自http://www.shumo.org/bbs
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发表于 2004-10-25 00:00:00 | 显示全部楼层
Matlab的GA程序 遗传算法求TSP

  
  
   for i=1:ngpool,
      cost(i)=sum(diag(distance(gpool(i,:)',rshift(gpool(i,:))')));
   end
   % record current best solution
   [costmin,idx]=min(cost);
   tourmin=gpool(idx,:);
   %==============
   % copy gens in th gpool according to the probility ratio
   % &gt;1.1 copy twice
   % &gt;=0.9 copy once
   % &lt;0.9 remove
   [csort,ridx]=sort(cost); % sort from small to big.
   csum=sum(csort);
   caverage=csum/ngpool;
   cprobilities=caverage./csort;
   copynumbers=0;removenumbers=0;
   for i=1:ngpool,
       if cprobilities(i)&gt;1.1
           copynumbers=copynumbers+1;
       end
       if cprobilities(i)&lt;0.9
           removenumbers=removenumbers+1;
       end
   end
   copygpool=min(copynumbers,removenumbers);
   for i=1:copygpool
       for j=ngpool:-1:2*i+2
           gpool(j,:)=gpool(j-1,:);
       end
  
       gpool(2*i+1,:)=gpool(i,:);
   end
   if copygpool==0
       gpool(ngpool,:)=gpool(1,:);
   end
   %=========
   %when genaration is more than 50,or the patterns in a couple are too close,do
mutation
   for i=1:ngpool/2
       %
       sameidx=[gpool(2*i-1,:)==gpool(2*i,:)];
       diffidx=find(sameidx==0);
       if length(diffidx)&lt;=2
           gpool(2*i,:)=[1 randomize([2:12]')' 1];
       end
   end
   %===========
   %cross gens in couples
   for i=1:ngpool/2
       [gpool(2*i-1,:),gpool(2*i,:)]=crossgens(gpool(2*i-1,:),gpool(2*i,:));
   end
  
  
  
   for i=1:ngpool,
      cost(i)=sum(diag(distance(gpool(i,:)',rshift(gpool(i,:))')));
   end
   % record current best solution
   [costmin,idx]=min(cost);
   tourmin=gpool(idx,:);
   disp([num2str(increase) 'minmum trip length = ' num2str(costmin)])
end
  
  
  
  
disp(['cost function evaluation: ' int2str(increase) ' times!'])
disp(['n:' int2str(resultincrease)])
disp(['minmum trip length = ' num2str(resultcost)])
disp('optimum tour = ')
disp(num2str(resulttour))
  
%====================================================
function B=randomize(A,rowcol)
% Usage: B=randomize(A,rowcol)
% randomize row orders or column orders of A matrix
% rowcol: if =0 or omitted, row order (default)
%         if = 1, column order
  
rand('state',sum(100*clock))
if nargin == 1,
   rowcol=0;
end
if rowcol==0,
   [m,n]=size(A);
   p=rand(m,1);
   [p1,I]=sort(p);
   B=A(I,:);
elseif rowcol==1,
   Ap=A';
   [m,n]=size(Ap);
   p=rand(m,1);
   [p1,I]=sort(p);
   B=Ap(I,:)';
end
%=====================================================
function y=rshift(x,dir)
% Usage: y=rshift(x,dir)
% rotate x vector to right (down) by 1 if dir = 0 (default)
% or rotate x to left (up) by 1 if dir = 1
  
if nargin&lt;2, dir=0; end
  
[m,n]=size(x);
  
if m &gt; 1,
   if n == 1,
      col=1;
   elseif n &gt; 1,
      error('x must be a vector! break');
   end % x is a column vector
elseif m == 1,
   if n == 1,
      y=x; return
   elseif n &gt; 1,
      col=0; % x is a row vector
   end
end
  
if dir==1,  % rotate left or up
   if col==0, % row vector, rotate left
      y = [x(2:n) x(1)];
   elseif col==1,
      y = [x(2:n); x(1)]; % rotate up
   end
elseif dir==0, % default rotate right or down
   if col==0,
      y = [x(n) x(1:n-1)];
   elseif col==1 % column vector
      y = [x(n); x(1:n-1)];
   end
end
%==================================================
function [L1,L2]=crossgens(X1,X2)
% Usage:[L1,L2]=crossgens(X1,X2)
s=randomize([2:12]')';
n1=min(s(1),s(11));n2=max(s(1),s(11));
X3=X1;X4=X2;
for i=n1:n2,
    for j=1:13,
        if X2(i)==X3(j),
            X3(j)=0;
        end
        if X1(i)==X4(j),
            X4(j)=0;
        end
    end
end
j=13;k=13;
for i=12:-1:2,
    if X3(i)~=0,
        j=j-1;
        t=X3(j);X3(j)=X3(i);X3(i)=t;
    end
    if X4(i)~=0,
        k=k-1;
        t=X4(k);X4(k)=X4(i);X4(i)=t;
    end
end
for i=n1:n2
    X3(2+i-n1)=X2(i);
    X4(2+i-n1)=X1(i);
end
L1=X3;L2=X4;
%=======================
  
  
  
其中distTSP.txt为10个城市距离矩阵。
  
0       622     1042    776     2236    2496    1821    636     825     1130
2005    1953
622     0       1608    1342    2802    3063    2387    972     1161    1166
2623    2519
1042    1608    0       1336    2544    2805    2129    1622    1811    2116
2313    2261
776     1342    1336    0       1451    1721    1045    1356    1545    1229
1229    1177
2236    2802    2544    1451    0       1172    842     2542    2353    2048
2048    1439
2496    3063    2805    1721    1172    0       676     2376    2187    1882
1813    1327
1821    2387    2129    1045    842     676     0       1700    1511    1206
1165    651
636     972     1622    1356    2542    2376    1700    0       189     494
1651    1686
825     1161    1811    1545    2353    2187    1511    189     0       305
1462    1497
1130    1166    2116    1229    2048    1882    1206    494     305     0
1157    1192
2005    2623    2313    1229    2048    1813    1165    1651    1462    1157
0       514
1953    2519    2261    1177    1439    1327    651     1686    1497    1192

514     0
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发表于 2004-11-2 00:00:00 | 显示全部楼层
转自  http://shada.ocnc.net/laf/suanfa/fenzd5.htm  

旅行商问题解决

它的解空间是一个排列树。与在子集树中进行最大收益和最小耗费分枝定界搜索类似,该问题有两种实现的方法。第一种是只使用一个优先队列,队列中的每个元素中都包含到达根的路径。另一种是保留一个部分解空间树和一个优先队列,优先队列中的元素并不包含到达根的路径。本节只实现前一种方法。

由于我们要寻找的是最小耗费的旅行路径,因此可以使用最小耗费分枝定界法。在实现过程中,使用一个最小优先队列来记录活节点,队列中每个节点的类型为M i n H e a p N o d e。每个节点包括如下区域: x(从1到n的整数排列,其中x [ 0 ] = 1 ),s(一个整数,使得从排列树的根节点到当前节点的路径定义了旅行路径的前缀x[0:s], 而剩余待访问的节点是x [ s + 1 : n - 1 ]),c c(旅行路径前缀,即解空间树中从根节点到当前节点的耗费),l c o s t(该节点子树中任意叶节点中的最小耗费), r c o s t(从顶点x [ s : n - 1 ]出发的所有边的最小耗费之和)。当类型为M i n H e a p N o d e ( T )的数据被转换成为类型T时,其结果即为l c o s t的值。分枝定界算法的代码见程序1 7 - 9。

程序1 7 - 9首先生成一个容量为1 0 0 0的最小堆,用来表示活节点的最小优先队列。活节点按其l c o s t值从最小堆中取出。接下来,计算有向图中从每个顶点出发的边中耗费最小的边所具有的耗费M i n O u t。如果某些顶点没有出边,则有向图中没有旅行路径,搜索终止。如果所有的顶点都有出边,则可以启动最小耗费分枝定界搜索。根的孩子(图1 6 - 5的节点B)作为第一个E-节点,在此节点上,所生成的旅行路径前缀只有一个顶点1,因此s=0, x[0]=1, x[1:n-1]是剩余的顶点(即顶点2 , 3 ,., n )。旅行路径前缀1 的开销为0 ,即c c = 0 ,并且,r c o st=n ?i=1M i n O u t

在程序中,bestc 给出了当前能找到的最少的耗费值。初始时,由于没有找到任何旅行路径,因此b e s t c的值被设为N o E d g e。

程序17-9 旅行商问题的最小耗费分枝定界算法

template<class T>

T AdjacencyWDigraph<T>::BBTSP(int v[])

{// 旅行商问题的最小耗费分枝定界算法

// 定义一个最多可容纳1 0 0 0个活节点的最小堆

MinHeap<MinHeapNode<T> > H(1000);

T *MinOut = new T [n+1];

// 计算MinOut = 离开顶点i的最小耗费边的耗费

T MinSum = 0; // 离开顶点i的最小耗费边的数目

for (int i = 1; i <= n; i++) {

T Min = NoEdge;

for (int j = 1; j <= n; j++)

if (a[j] != NoEdge &&

(a[j] < Min || Min == NoEdge))

Min = a[j];

if (Min == NoEdge) return NoEdge; // 此路不通

MinOut = Min;

MinSum += Min;

}

// 把E-节点初始化为树根

MinHeapNode<T> E;

E.x = new int [n];

for (i = 0; i < n; i++)

E.x = i + 1;

E.s = 0; // 局部旅行路径为x [ 1 : 0 ]

E.cc = 0; // 其耗费为0

E.rcost = MinSum;

T bestc = NoEdge; // 目前没有找到旅行路径

// 搜索排列树

while (E.s < n - 1) {// 不是叶子

if (E.s == n - 2) {// 叶子的父节点

// 通过添加两条边来完成旅行

// 检查新的旅行路径是不是更好

if (a[E.x[n-2]][E.x[n-1]] != NoEdge && a[E.x[n-1]][1] != NoEdge && (E.cc +

a[E.x[n-2]][E.x[n-1]] + a[E.x[n-1]][1] < bestc || bestc == NoEdge)) {

// 找到更优的旅行路径

bestc = E.cc + a[E.x[n-2]][E.x[n-1]] + a[E.x[n-1]][1];

E.cc = bestc;

E.lcost = bestc;

E . s + + ;

H . I n s e r t ( E ) ; }

else delete [] E.x;}

else {// 产生孩子

for (int i = E.s + 1; i < n; i++)

if (a[E.x[E.s]][E.x] != NoEdge) {

// 可行的孩子, 限定了路径的耗费

T cc = E.cc + a[E.x[E.s]][E.x];

T rcost = E.rcost - MinOut[E.x[E.s]];

T b = cc + rcost; //下限

if (b < bestc || bestc == NoEdge) {

// 子树可能有更好的叶子

// 把根保存到最大堆中

MinHeapNode<T> N;

N.x = new int [n];

for (int j = 0; j < n; j++)

N.x[j] = E.x[j];

N.x[E.s+1] = E.x;

N.x = E.x[E.s+1];

N.cc = cc;

N.s = E.s + 1;

N.lcost = b;

N.rcost = rcost;

H . I n s e r t ( N ) ; }

} // 结束可行的孩子

delete [] E.x;} // 对本节点的处理结束

try {H.DeleteMin(E);} // 取下一个E-节点

catch (OutOfBounds) {break;} // 没有未处理的节点

}

if (bestc == NoEdge) return NoEdge; // 没有旅行路径

// 将最优路径复制到v[1:n] 中

for (i = 0; i < n; i++)

v[i+1] = E.x;

while (true) {// 释放最小堆中的所有节点

delete [] E.x;

try {H.DeleteMin(E);}

catch (OutOfBounds) {break;}

}

return bestc;

}

while 循环不断地展开E-节点,直到找到一个叶节点。当s = n - 1时即可说明找到了一个叶节点。旅行路径前缀是x [ 0 : n - 1 ],这个前缀中包含了有向图中所有的n个顶点。因此s = n - 1的活节点即为一个叶节点。由于算法本身的性质,在叶节点上lcost 和cc 恰好等于叶节点对应的旅行路径的耗费。由于所有剩余的活节点的lcost 值都大于等于从最小堆中取出的第一个叶节点的lcost 值,所以它们并不能帮助我们找到更好的叶节点,因此,当某个叶节点成为E-节点后,搜索过程即终止。

while 循环体被分别按两种情况处理,一种是处理s = n - 2的E-节点,这时,E-节点是某个单独叶节点的父节点。如果这个叶节点对应的是一个可行的旅行路径,并且此旅行路径的耗费小于当前所能找到的最小耗费,则此叶节点被插入最小堆中,否则叶节点被删除,并开始处理下一个E-节点。

其余的E-节点都放在while 循环的第二种情况中处理。首先,为每个E-节点生成它的两个子节点,由于每个E-节点代表着一条可行的路径x [ 0 : s ],因此当且仅当< x,x > 是有向图的边且x [ i ]是路径x [ s + 1 : n - 1 ]上的顶点时,它的子节点可行。对于每个可行的孩子节点,将边<x,x > 的耗费加上E.cc 即可得到此孩子节点的路径前缀( x [ 0 : s ],x) 的耗费c c。由于每个包含此前缀的旅行路径都必须包含离开每个剩余顶点的出边,因此任何叶节点对应的耗费都不可能小于cc 加上离开各剩余顶点的出边耗费的最小值之和,因而可以把这个下限值作为E-节点所生成孩子的lcost 值。如果新生成孩子的lcost 值小于目前找到的最优旅行路径的耗费b e s t c,则把新生成的孩子加入活节点队列(即最小堆)中。

如果有向图没有旅行路径,程序1 7 - 9返回N o E d g e;否则,返回最优旅行路径的耗费,而最优旅行路径的顶点序列存储在数组v 中。

[ Last edited by 碧城仙 on 2004-11-21 at 07:51 PM ]
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发表于 2004-11-2 00:00:00 | 显示全部楼层
转自:
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旅行商问题

旅行商问题(例4 . 3)的解空间是一个排列树。这样的树可用函数P e r m (见程序1 - 1 0 )搜索,并可生成元素表的所有排列。如果以x=[1, 2, ., n] 开始,那么通过产生从x2 到xn 的所
有排列,可生成n 顶点旅行商问题的解空间。由于P e r m产生具有相同前缀的所有排列,因此可以容易地改造P e r m,使其不能产生具有不可行前缀(即该前缀没有定义路径)或不可能比当前最优旅行还优的前缀的排列。注意在一个排列空间树中,由任意子树中的叶节点定
义的排列有相同的前缀(如图1 6 - 5所示)。因此,考察时删除特定的前缀等价于搜索期间不
进入相应的子树。旅行商问题的回溯算法可作为类A d j a c e n c y W D i g r a p h(见程序1 2 - 1)的一个成员。在其他例子中,有两个成员函数: t S P和T S P。前者是一个保护或私有成员,后者是一个共享成员。函数G . T S P ( v )返回最少耗费旅行的花费,旅行自身由整型数组v 返回。若网络中无旅行,则返回N o E d g e。t S P在排列空间树中进行递归回溯搜索, T S P是其一个必要的预处理过程。T S P假定x(用来保存到当前节点的路径的整型数组),b e s t x(保存目前发现的最优旅行的整型数组),
c c(类型为T的变量,保存当前节点的局部旅行的耗费),b e s t c(类型为T的变量,保存目前最优解的耗费)已被定义为A d j a c e n c y W D i g r a p h中的静态数据成员。T S P见程序1 6 - 11。t S P ( 2 )搜索一棵包含x [ 2 : n ]的所有排列的树。
程序1 6 - 11 旅行商回溯算法的预处理程序
template&lt;class T&gt;
T AdjacencyWDigraph&lt;T&gt;::TSP(int v[])
{// 用回溯算法解决旅行商问题
// 返回最优旅游路径的耗费,最优路径存入v [ 1 : n ]
//初始化
x = new int [n+1];
// x 是排列
for (int i = 1; i &lt;= n; i++)
x = i;
bestc = NoEdge;
bestx = v; // 使用数组v来存储最优路径
cc = 0;
// 搜索x [ 2 : n ]的各种排列
t S P ( 2 ) ;
delete [] x;
return bestc;
}
函数t S P见程序1 6 - 1 2。它的结构与函数P e r m相同。当i=n 时,处在排列树的叶节点的父节点上,并且需要验证从x[n-1] 到x[n] 有一条边,从x[n] 到起点x[1] 也有一条边。若两条边都存在,则发现了一个新旅行。在本例中,需要验证是否该旅行是目前发现的最优旅行。若是,则将旅行和它的耗费分别存入b e s t x与b e s t c中。
当i<n 时,检查当前i-1 层节点的孩子节点,并且仅当以下情况出现时,移动到孩子节点之一:1) 有从x[i-1] 到x 的一条边(如果是这样的话, x [ 1 : i ]定义了网络中的一条路径);2 )路径x[1:i] 的耗费小于当前最优解的耗费。变量cc 保存目前所构造的路径的耗费。
每次找到一个更好的旅行时,除了更新bestx 的耗费外, tS P需耗时O ( (n- 1 ) ! )。因为需发生O ( (n-1)!) 次更新且每一次更新的耗费为(n) 时间,因此更新所需时间为O (n* (n- 1 ) ! )。通过使用加强的条件(练习1 6),能减少由tS P搜索的树节点的数量。
程序16-12 旅行商问题的迭代回溯算法
void AdjacencyWDigraph&lt;T&gt;::tSP(int i)
{// 旅行商问题的回溯算法
if (i == n) {// 位于一个叶子的父节点
// 通过增加两条边来完成旅行 if (a[x[n-1]][x[n]] != NoEdge &amp;&amp;
a[x[n]][1] != NoEdge &amp;&amp;
(cc + a[x[n-1]][x[n]] + a[x[n]][1] &lt; bestc ||
bestc == NoEdge)) {// 找到更优的旅行路径
for (int j = 1; j &lt;= n; j++)
bestx[j] = x[j];
bestc = cc + a[x[n-1]][x[n]] + a[x[n]][1];}
}
else {// 尝试子树
for (int j = i; j &lt;= n; j++)
/ /能移动到子树x [ j ]吗?
if (a[x[i-1]][x[j]] != NoEdge &amp;&amp;
(cc + a[x[i-1]][x] &lt; bestc ||
bestc == NoEdge)) {//能
// 搜索该子树
Swap(x, x[j]);
cc += a[x[i-1]][x];
t S P ( i + 1 ) ;
cc -= a[x[i-1]][x];
Swap(x, x[j]);}
}
}
顾名思义,旅行商问题可被用来模拟现实生活中旅行商所要旅行的地区问题。顶点表示旅行 商所要旅行的城市(包括起点)。边的耗费给出了在两个城市旅行所需的时间(或花费)。旅行表示当旅行商游览了所有城市再回到出发点时所走的路线。
旅行商问题还可用来模拟其他问题。假定要在一个金属薄片或印刷电路板上钻许多孔。孔的位置已知。这些孔由一个机器钻头来钻,它从起始位置开始,移动到每一个钻孔位置钻孔,然后回到起始位置。总共花的时间是钻所有孔的时间与钻头移动的时间。钻所有孔所需的时间独立于钻孔顺序。然而,钻头移动时间是钻头移动距离的函数。因此,希望找到最短的移动路径。

[ Last edited by 碧城仙 on 2004-11-21 at 07:35 PM ]
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发表于 2004-11-8 00:00:00 | 显示全部楼层
斑竹好人呀!代谢!
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发表于 2005-2-9 14:52:47 | 显示全部楼层
前些天通过 google 搜索到一些通过“禁忌搜索算法”或“改进微粒群优化算法”或“并行蚁群优化算法”来求解 TSP 问题的文章,可惜都只能看摘要。
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发表于 2005-4-19 20:21:29 | 显示全部楼层

不知斑竹有没有用蚁群算法实现的求解tsp的程序

我现在正在为这个伤脑筋呢!
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发表于 2005-5-22 10:44:56 | 显示全部楼层
太谢谢了:)
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发表于 2005-6-10 08:31:05 | 显示全部楼层
请问有MATLAB方面的程序吗?
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