遗传算法实验报告
实验六：遗传算法求解TSP问题实验2篇
实验六：遗传算法求解TSP问题实验2篇第一篇：遗传算法的原理与实现1. 引言旅行商问题（TSP问题）是一个典型的组合优化问题，它要求在给定一组城市和每对城市之间的距离后，找到一条路径，使得旅行商能够在所有城市中恰好访问一次并回到起点，并且总旅行距离最短。
遗传算法作为一种生物启发式算法，在解决TSP问题中具有一定的优势。
本实验将运用遗传算法求解TSP问题，以此来探讨和研究遗传算法在优化问题上的应用。
2. 遗传算法的基本原理遗传算法是模拟自然界生物进化过程的一种优化算法。
其基本原理可以概括为：选择、交叉和变异。
（1）选择：根据问题的目标函数，以适应度函数来评估个体的优劣程度，并按照适应度值进行选择，优秀的个体被保留下来用于下一代。
（2）交叉：从选出的个体中随机选择两个个体，进行基因的交换，以产生新的个体。
交叉算子的选择及实现方式会对算法效果产生很大的影响。
（3）变异：对新生成的个体进行基因的变异操作，以保证算法的搜索能够足够广泛、全面。
通过选择、交叉和变异操作，不断迭代生成新一代的个体，遗传算法能够逐步优化解，并最终找到问题的全局最优解。
3. 实验设计与实施（1）问题定义：给定一组城市和每对城市之间的距离数据，要求找到一条路径，访问所有城市一次并回到起点，使得旅行距离最短。
（2）数据集准备：选择适当规模的城市数据集，包括城市坐标和每对城市之间的距离，用于验证遗传算法的性能。
（3）遗传算法的实现：根据遗传算法的基本原理，设计相应的选择、交叉和变异操作，确定适应度函数的定义，以及选择和优化参数的设置。
（4）实验流程：a. 初始化种群：随机生成初始种群，每个个体表示一种解（路径）。
b. 计算适应度：根据适应度函数，计算每个个体的适应度值。
c. 选择操作：根据适应度值选择一定数量的个体，作为下一代的父代。
d. 交叉操作：对父代进行交叉操作，生成新的个体。
e. 变异操作：对新生成的个体进行变异操作，以增加搜索的多样性。
实验六：遗传算法求解TSP问题实验3篇
实验六：遗传算法求解TSP问题实验3篇以下是关于遗传算法求解TSP问题的实验报告，分为三个部分，总计超过3000字。
一、实验背景与原理1.1 实验背景旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是组合优化中的经典问题。
给定一组城市和每两个城市之间的距离，求解访问每个城市一次并返回出发城市的最短路径。
TSP 问题具有很高的研究价值，广泛应用于物流、交通运输、路径规划等领域。
1.2 遗传算法原理遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。
它通过选择、交叉和变异操作生成新一代解，逐步优化问题的解。
遗传算法具有全局搜索能力强、适用于多种优化问题等优点。
二、实验设计与实现2.1 实验设计本实验使用遗传算法求解TSP问题，主要包括以下步骤：（1）初始化种群：随机生成一定数量的个体（路径），每个个体代表一条访问城市的路径。
（2）计算适应度：根据路径长度计算每个个体的适应度，适应度越高，路径越短。
（3）选择操作：根据适应度选择优秀的个体进入下一代。
（4）交叉操作：随机选择两个个体进行交叉，生成新的个体。
（5）变异操作：对交叉后的个体进行变异，增加解的多样性。
（6）更新种群：将新生成的个体替换掉上一代适应度较低的个体。
（7）迭代：重复步骤（2）至（6），直至满足终止条件。
2.2 实验实现本实验使用Python语言实现遗传算法求解TSP问题。
以下为实现过程中的关键代码：（1）初始化种群```pythondef initialize_population(city_num, population_size): population = []for _ in range(population_size):individual = list(range(city_num))random.shuffle(individual)population.append(individual)return population```（2）计算适应度```pythondef calculate_fitness(population, distance_matrix): fitness = []for individual in population:path_length =sum([distance_matrix[individual[i]][individual[i+1]] for i in range(len(individual) 1)])fitness.append(1 / path_length)return fitness```（3）选择操作```pythondef selection(population, fitness, population_size): selected_population = []fitness_sum = sum(fitness)fitness_probability = [f / fitness_sum for f in fitness]for _ in range(population_size):individual = random.choices(population, fitness_probability)[0]selected_population.append(individual)return selected_population```（4）交叉操作```pythondef crossover(parent1, parent2):index1 = random.randint(0, len(parent1) 2)index2 = random.randint(index1 + 1, len(parent1) 1)child1 = parent1[:index1] +parent2[index1:index2] + parent1[index2:]child2 = parent2[:index1] +parent1[index1:index2] + parent2[index2:]return child1, child2```（5）变异操作```pythondef mutation(individual, mutation_rate):for i in range(len(individual)):if random.random() < mutation_rate:j = random.randint(0, len(individual) 1) individual[i], individual[j] = individual[j], individual[i]return individual```（6）更新种群```pythondef update_population(parent_population, child_population, fitness):fitness_sum = sum(fitness)fitness_probability = [f / fitness_sum for f in fitness]new_population =random.choices(parent_population + child_population, fitness_probability, k=len(parent_population)) return new_population```（7）迭代```pythondef genetic_algorithm(city_num, population_size, crossover_rate, mutation_rate, max_iterations): distance_matrix =create_distance_matrix(city_num)population = initialize_population(city_num, population_size)for _ in range(max_iterations):fitness = calculate_fitness(population, distance_matrix)selected_population = selection(population, fitness, population_size)parent_population = []child_population = []for i in range(0, population_size, 2):parent1, parent2 = selected_population[i], selected_population[i+1]child1, child2 = crossover(parent1, parent2)child1 = mutation(child1, mutation_rate)child2 = mutation(child2, mutation_rate)parent_population.extend([parent1, parent2]) child_population.extend([child1, child2])population =update_population(parent_population, child_population, fitness)best_individual =population[fitness.index(max(fitness))]best_path_length =sum([distance_matrix[best_individual[i]][best_individual[i +1]] for i in range(len(best_individual) 1)])return best_individual, best_path_length```三、实验结果与分析3.1 实验结果本实验选取了10个城市进行测试，遗传算法参数设置如下：种群大小：50交叉率：0.8变异率：0.1最大迭代次数：100实验得到的最佳路径长度为：1953.53.2 实验分析（1）参数设置对算法性能的影响种群大小：种群大小会影响算法的搜索能力和收敛速度。
人工智能 遗传算法实验报告
人工智能试验陈述学号：姓名：试验名称：遗传算法试验日期： 2016.1.5【试验名称】遗传算法【试验目标】控制遗传算法的基起源基础理,熟习遗传算法的运行机制,学会用遗传算法来求解问题.【试验道理】遗传算法（Genetic Algorithm）是模仿达尔文生物进化论的天然选择和遗传学机理的生物进化进程的盘算模子,是一种经由过程模仿天然进化进程搜刮最优解的办法.遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开端的,而一个种群则由经由基因编码的必定命目标个别构成.每个个别现实上是染色体带有特点的实体.在一开端须要实现从表示型到基因型的映射即编码工作.因为模仿基因编码的工作很庞杂,我们往往进行简化,如二进制编码,初代种群产生之后,按照适者生计和优越劣汰的道理,逐代演变产生出越来越好的近似解,在每一代,依据问题域中个别的顺应度大小选择个别,并借助于天然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异,产生出代表新的解集的种群.这个进程将导致种群像天然进化一样的后生代种群比前代加倍顺应于情况,末代种群中的最优个别经由解码,可以作为问题近似最优解.遗传算法程度流程图为：【试验内容】标题：已知f(x)=x*sin(x)+1,xÎ[0,2p],求f(x)的最大值和最小值.数据构造：struct poptype{double gene[length];//染色体double realnumber;//对应的实数xdouble fitness;//顺应度double rfitness;//相对顺应度double cfitness;//累计顺应度};struct poptype population[popsize+1];//最后一位存放max/minstruct poptype newpopulation[popsize+1];//染色体编码：[0,2]x π∈,变量长度为 2 π,取小数点后6位,因为2262322*102;π<<是以,染色体由23位字节的二进制矢量暗示,则X 与二进制串（<b 22 b 21…… b 0>）2之间的映射如下：()22222102010bb ......b 2'i i i b x =⎛⎫=•= ⎪⎝⎭∑;232'21x x π=- 顺应度函数： 因为请求f(x)的最值,所以顺应度函数即可为f(x).但为了确保在轮赌法选择过中,每个个别都有被选中的可能性,是以须要将所有顺应度调剂为大于0的值.是以,设计求最大值的顺应度函数如下：将最小问题转化为求-f(x)的最大值,同理,设计最小值的顺应度函数如下：种群大小：本试验默以为50,再进行种群初始化.试验参数：重要有迭代数,交叉概率,变异概率这三个参数.一般交叉概率在0.6-0.9规模内,变异概率在0.01-0.1规模内.可以经由过程手动输入进行调试.重要代码如下：void initialize()//种群初始化{srand(time(NULL));int i,j;for(i=0;i<popsize;i++)for(j=0;j<23;j++)population[i].gene[j]=rand()%2;void transform()//染色体转化为实数x{int i,j;for(i=0;i<=popsize+1;i++){population[i].realnumber=0;for(j=0;j<23;j++)population[i].realnumber+=population[i].gene[j]*pow(2 ,j);population[i].realnumber=population[i].realnumber*2*p i/(pow(2,23)-1);}}void cal_fitness()//盘算顺应度{int i;for(i=0;i<popsize;i++)population[i].fitness=population[i].realnumber*sin(po pulation[i].realnumber)+6;}void select()//选择操纵{int mem,i,j,k;double sum=0;double p;for (mem=0;mem<popsize;mem++)sum+=population[mem].fitness;for (mem=0;mem<popsize; mem++)population[mem].rfitness=population[mem].fitness/sum;population[0].cfitness=population[0].rfitness;for (mem=1;mem<popsize;mem++)population[mem].cfitness=population[mem-1].cfitness+population[mem].rfitness;for (i=0;i<popsize;i++){ //轮赌法选择机制p=rand()%1000/1000.0;if (p<population[0].cfitness)newpopulation[i]=population[0];else{for (j=0;j<popsize;j++)if(p>=population[j].cfitness&&p<population[j+1].cfitness)newpopulation[i]=population[j+1];}}for (i=0;i<popsize;i++)//复制给下一代population[i]=newpopulation[i];}void cross()//交叉操纵{int i, mem, one;int first = 0;double x;for(mem=0;mem<popsize;mem++){x = rand()%1000/1000.0;if (x<pcross){++first;if (first%2==0)Xover(one,mem);//个别间染色体进行交叉函数else one=mem;}}}void mutate()//变异操纵{int i, j,t;double x;for (i=0;i<popsize;i++)for(j=0;j<length;j++){x=rand()%1000/1000.0;if (x<pvariation){if(population[i].gene[j])population[i].gene[j]=0; else population[i].gene[j]=1;}}}void cal_max()//盘算最大值{int i;double max,sum=0;int max_m;max=population[0].fitness;for(i=0;i<popsize-1;i++){if(population[i].fitness>population[i+1].fitness)if(population[i].fitness>=max){max=population[i].fitness;max_m=i;}else if(population[i+1].fitness>=max){max=population[i+1].fitness;max_m=i + 1;}}if(max>population[popsize].fitness){iteration=0;for (i=0;i<length;i++)population[popsize].gene[i]=population[max_m].gene[i]; population[popsize].fitness=population[max_m].fitness; }for (i=0;i<length;i++)sum=population[popsize].gene[i]-population[max_m].gene[i];if(sum==0)iteration++;transform();printf("%f,%f,%f,%f\n",population[popsize].fitness,po pulation[popsize+1].fitness,population[popsize].realnumbe r,population[popsize+1].realnumber);}【试验成果】。
人工智能遗传算法实验报告
人工智能实验报告学号：姓名：实验名称：遗传算法实验日期：2016.1.5【实验名称】遗传算法【实验目的】掌握遗传算法的基本原理，熟悉遗传算法的运行机制，学会用遗传算法来求解问题。
【实验原理】遗传算法（ Genetic Algorithm ）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。
每个个体实际上是染色体带有特征的实体。
在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。
遗传算法程度流程图为：【实验名称】遗传算法【实验目的】掌握遗传算法的基本原理，熟悉遗传算法的运行机制，学会用遗传算法来求解问题。
【实验原理】遗传算法（ Genetic Algorithm ）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。
每个个体实际上是染色体带有特征的实体。
在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。
关于遗传算法的实验报告
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遗传算法求函数最大值实验报告
遗传算法求函数最大值实验报告遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉和变异等机制，逐步优化解空间中的个体，以找到问题的最优解。
在本次实验中，我们利用遗传算法来求解一个函数的最大值。
下面我们将详细介绍实验的过程和结果。
首先，我们选择了一个简单的函数作为实验对象，即f(x) = x^2，在x的范围为[-10, 10]。
我们的目标是找到使函数值最大的x。
首先，我们需要定义遗传算法中的基本元素，包括编码方式、适应度函数、选择策略、交叉和变异操作等。
在本实验中，我们选择二进制编码方式，将x的范围[-10, 10]离散化为10位的二进制编码。
适应度函数即为f(x) = x^2，它表示个体的适应度。
选择策略采用轮盘赌选择算法，交叉操作采用单点交叉，变异操作采用随机位变异。
接下来，我们需要初始化种群，并迭代进行交叉和变异操作，直到满足终止条件。
在每一代中，我们根据适应度函数对种群中的个体进行评估，并根据选择策略选择父代个体进行交叉和变异操作。
通过交叉和变异操作，产生新的子代个体，并替代原有种群中的个体。
在本次实验中，我们设置了100个个体的种群，并进行了100代的迭代。
实验结果显示，经过多次迭代，算法逐渐优化到了最优解。
最终找到了使函数值最大的x，即x=10，对应的函数值为100。
总结起来，本次实验利用遗传算法求解函数的最大值，展示了遗传算法在优化问题中的应用。
通过适当选择编码方式、适应度函数和操作策略，我们可以有效地找到问题的最优解。
在后续的研究中，我们可以进一步探索遗传算法在更复杂问题上的应用，并通过改进算法的参数和操作策略来提高算法的性能。
遗传算法实验报告
遗传算法实验报告遗传算法实验报告引言：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟自然选择、遗传变异和交叉等操作，逐步优化问题的解。
本实验旨在探究遗传算法在解决优化问题中的应用，并通过实验验证其效果。
一、实验背景遗传算法最早由美国科学家约翰·霍兰德于20世纪60年代提出，其灵感来源于达尔文的进化论。
遗传算法通过基因编码、适应度评估、选择、交叉和变异等操作，模拟了进化过程中的遗传和变异，从而找到问题的最优解。
二、实验目的本实验旨在通过遗传算法解决一个经典的优化问题，验证其在解决实际问题中的有效性。
同时，对遗传算法的参数设置和操作过程进行调整和优化，以提高算法的性能。
三、实验步骤1. 问题定义：选择一个经典的优化问题，例如旅行商问题（TSP）或背包问题。
2. 解空间建模：将问题的解表示为染色体，设计基因编码方式。
3. 适应度函数定义：根据问题的特点，设计一个能够评估染色体解的适应度函数。
4. 初始化种群：随机生成一组初始染色体，作为种群。
5. 选择操作：根据适应度函数，选择一部分较优秀的染色体作为父代。
6. 交叉操作：通过交叉操作，生成新的子代染色体。
7. 变异操作：对子代染色体进行变异操作，引入新的基因变异。
8. 适应度评估：计算新的子代染色体的适应度。
9. 父代替换：根据适应度函数，选择一部分较优秀的子代染色体替换掉父代染色体。
10. 终止条件判断：判断是否满足终止条件，若满足则结束算法，否则返回步骤5。
11. 输出结果：输出最优解及其适应度值。
四、实验结果与分析通过实验，我们得到了一组优化问题的最优解，并计算出其适应度值。
通过观察实验结果，我们可以发现遗传算法在解决优化问题中的有效性。
同时，我们还可以通过调整遗传算法的参数和操作过程，进一步提高算法的性能。
五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了遗传算法的原理和应用。
遗传算法作为一种优化算法，具有较强的适应性和鲁棒性，在解决实际问题中具有广泛的应用前景。
遗传算法实验报告
人工智能实验报告遗传算法实验报告一、问题描述对遗传算法的选择操作，设种群规模为4，个体用二进制编码，适应度函数,x的取值区间为[0,30]。
若遗传操作规定如下：（1）选择概率为100%，选择算法为轮盘赌算法；（2）交叉概率为1，交叉算法为单点交叉，交叉顺序按个体在种群中的顺序；（3）变异几率为0请编写程序，求取函数在区间[0,30]的最大值。
二、方法原理遗传算法：遗传算法是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。
与传统的优化算法相比，遗传算法具有如下优点：不是从单个点，而是从多个点构成的群体开始搜索；在搜索最优解过程中，只需要由目标函数值转换得来的适应值信息，而不需要导数等其它辅助信息；搜索过程不易陷入局部最优点。
目前，该算法已渗透到许多领域，并成为解决各领域复杂问题的有力工具。
在遗传算法中，将问题空间中的决策变量通过一定编码方法表示成遗传空间的一个个体，它是一个基因型串结构数据；同时，将目标函数值转换成适应值，它用来评价个体的优劣，并作为遗传操作的依据。
遗传操作包括三个算子：选择、交叉和变异。
选择用来实施适者生存的原则，即把当前群体中的个体按与适应值成比例的概率复制到新的群体中，构成交配池（当前代与下一代之间的中间群体）。
选择算子的作用效果是提高了群体的平均适应值。
由于选择算子没有产生新个体，所以群体中最好个体的适应值不会因选择操作而有所改进。
交叉算子可以产生新的个体，它首先使从交配池中的个体随机配对，然后将两两配对的个体按某种方式相互交换部分基因。
变异是对个体的某一个或某一些基因值按某一较小概率进行改变。
从产生新个体的能力方面来说，交叉算子是产生新个体的主要方法，它决定了遗传算法的全局搜索能力；而变异算子只是产生新个体的辅助方法，但也必不可少，因为它决定了遗传算法的局部搜索能力。
交叉和变异相配合，共同完成对搜索空间的全局和局部搜索。
三、实现过程（1）编码：使用二进制编码，随机产生一个初始种群。
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实验一 二进制编码函数优化
一、实验目的
利用一种基于二进制编码的优化方法的基本原理和操作步骤求解最优化问题，了解整个利用二进制编码的过程，选择，交叉，变异等等。
使适应性函数值逐步逼近最优解，并进行在Visual C++ 6.0进行仿真，编译。
二、实验仪器
机械楼计算机中心计算机
三、实验内容及步骤
采用二进制编码方式优化如下测试函数： (1) De Jong 函数F1：
极小点f 1(0, 0, 0)＝0。
(2) De Jong 函数F2：
极小点f 2(1，1) = 0。
(3) De Jong 函数F3：
对于]0.5,12.5[--∈i x 区域内的每一个点，它都取全局极小值30),,,,(543213-=x x x x x f 。
要求：对每一个测试函数，分析不同的种群规模（20～100）、交叉概率（0.4～0.99）和变异概率（0.0001～0.1）对优化结果的影响，试确定最佳参数组合。
四、实验报告
（1）De Jong函数F1采用二进制编码方式优化结果的折线图如图1所示：其中迭代数为100代，结果基本逼近最真实值。
图1 De Jong函数F1二进制编码优化结果折线图
（2）De Jong函数F2采用二进制编码方式优化结果的折线图如图2所示：其中迭代数为100代。
图2 De Jong函数F2二进制编码优化结果折线图
（3）De Jong函数F3采用二进制编码方式优化结果的折线图如图3所示：其中迭代数为200代。
图3 De Jong函数F3二进制编码优化结果折线图
实验二 实数编码函数优化
一、实验目的
利用一种基于实数编码的优化方法的基本原理和操作步骤求解最优化问题，并分析不同的变异方式（均匀变异、非均匀变异、自适应变异）的优化结果有什么区别。
并进行在Visual C++ 6.0进行仿真，编译。
二、实验仪器
机械楼计算机中心计算机
三、实验内容及步骤
采用实数编码方式优化如下测试函数： ⑴De Jong 函数F1：
极小点f 1(0, 0, 0)＝0。
⑵De Jong 函数F2：
极小点f 2(1，1) = 0。
⑶De Jong 函数F3：
对于]0.5,12.5[--∈i x 区域内的每一个点，它都取全局极小值30),,,,(543213-=x x x x x f 。
要求：对每一个测试函数，分析不同变异方式（均匀变异、非均匀变异、自适
结果）
四、实验报告
（1）De Jong函数F1采用实数编码方式（均匀变异方式）优化结果的折线图如图4所示：其中迭代数为100代。
图4 De Jong函数F1实数编码优化结果折线图
（1）De Jong函数F1采用实数编码方式（非均匀变异方式）优化结果的折线图如图5所示：其中迭代数为100代。
图5 De Jong函数F1实数编码优化结果折线图
（1）De Jong函数F1采用实数编码方式（自适应变异方式）优化结果的折线图如图6所示：其中迭代数为100代。
图6 De Jong函数F1实数编码优化结果折线图
（2）De Jong函数F2采用实数编码方式（均匀变异方式）优化结果的折线图如图7所示：其中迭代数为100代。
图7 De Jong函数F2实数编码优化结果折线图
（2）De Jong函数F2采用实数编码方式（非均匀变异方式）优化结果的折线图如图8所示：其中迭代数为100代。
图8 De Jong函数F2实数编码优化结果折线图
（2）De Jong函数F2采用实数编码方式（非均匀变异方式）优化结果的折线图如图9所示：其中迭代数为100代。
图9 De Jong函数F2实数编码优化结果折线图
（3）De Jong函数F3采用实数编码方式（非均匀变异方式）优化结果的折线图如图10所示：其中迭代数为100代。
图10 De Jong函数F3实数编码优化结果折线图
（3）De Jong函数F3采用实数编码方式（非均匀变异方式）优化结果的折线图如图11所示：其中迭代数为100代。
图11 De Jong函数F3实数编码优化结果折线图
（3）De Jong函数F3采用实数编码方式（非均匀变异方式）优化结果的折线图如图12所示：其中迭代数为100代。
图12 De Jong函数F3实数编码优化结果折线图
实验三排列方式编码优化旅行商问题
一、实验目的
利用遗传算法解决旅行商问题，采用部分映射交叉算子和互换变异算子，并进行在Visual C++ 6.0进行仿真，编译。
二、实验仪器
机械楼计算机中心计算机
三、实验内容及步骤
用遗传算法求解旅行商问题（给出若干个城市，以及任意两个城市之间的距离。
给定从某一个城市出发，确定旅行商行走路线，使得最后回到原点的路线长度最短），其中城市随处位置的横坐标与纵坐标如表3.1所示。
表3.1 城市序号及对应坐标位置
序号横坐标纵坐标序号横坐标纵坐标
1 216 420 16 310 291
2 497 657 17 215 782
3 360 170 18 315 192
4 860 346 19 327 121
5 115 638 20 443 30
6 564 390 21 37
7 335
7 775 569 22 287 128
8 651 483 23 957 37
9 225 60 24 620 871
10 245 926 25 818 310
11 821 383 26 550 401
12 991 511 27 298 36
13 842 486 28 572 787
14 463 394 29 41 892
15 84 545 30 555 855
要求采用部分映射交叉算子和互换变异算子。
分析不同参数组合对结果的影响。
四、实验报告
排列编码优化旅行商问题优化结果的折线图如图13所示：其中迭代数为500代。
图13 旅行商优化结果折线图。