[发明专利]基于K-Means聚类和遗传算法对运输问题的优化解决方法

摘要

本发明提供了基于K‑Means聚类和遗传算法对运输问题的优化解决方法，该基于K‑Means聚类和遗传算法对运输问题的优化解决方法包括如下步骤:S1:设置参数:聚类中心种群规模N、迭代次数T、生产地数量m、销售地数量n；S2:首先通过ArcGIS Pro平台获得的地图设置m个生产地及n个销售地，利用K‑Means对销售地进行聚类；S3:初始化种群，通过智能混合算法计算费用成本矩阵C；S4:设迭代次数；S5:对种群中的个体随机成双配对，组成N/2个父本对；S6:交叉操作。本发明不同于传统的线性规划的解法，采用了K‑Means算法对数据进行聚类，K‑Means算法能够处理图像和文本特征，具有较高的稳定性和伸缩性，能够处理数值形式的数据集，聚类效果好。