[发明专利]一种基于改进遗传算法的旅行商问题求解方法

摘要

本发明公开了一种基于改进遗传算法的旅行商问题求解方法，步骤包括针对TSP问题，对路径采用十进制数字串进行编码；对其进行总长度计算，然后对总长度进行判断；在编码后的十进制数字串路径的搜索空间U上，定义适应度函数f(x)，并定义种群规模n、交叉概率Pc、变异概率Pm以及迭代次数T；在搜索空间U中，随机地产生n个个体s1、s2、s3、…、sn，构成初始种群S0＝{s1,s2,s3,…,sn}，设置当前迭代数t＝0；根据适应度函数f(x)，评价种群中个体适应度，若t＜T，则结束步骤，否则执行遗传操作步骤；经所述遗传操作步骤得到适应度最高的个体即为所述旅行商问题求解方法的最优解。本发明在传统遗传算法的基础上，针对旅行商问题进行优化，以达到改善算法容易早熟收敛的缺点以及优化搜索效率的目的。

主权项

一种基于改进遗传算法的旅行商问题求解方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、针对TSP问题，对路径采用十进制数字串进行编码；S2、根据编码后的十进制数字串路径，对其进行总长度计算，然后对总长度进行判断，即对于一个TSP问题，路径的总长度越短，其适应度就越高；在编码后的十进制数字串路径的搜索空间U上，定义适应度函数f(x)，并定义种群规模n、交叉概率Pc、变异概率Pm以及迭代次数T；所述种群规模n代表n个个体；S3、在搜索空间U中，随机地产生n个个体s1、s2、s3、…、sn，构成初始种群S0＝{s1,s2,s3,…,sn}，设置当前迭代数t＝0；根据适应度函数f(x)，评价种群中个体适应度，若t＜T，则结束步骤，否则执行遗传操作步骤；所述遗传操作步骤包括选择操作、交叉操作以及变异操作；S4、经所述遗传操作步骤得到适应度最高的个体即为所述旅行商问题求解方法的最优解。