最新基于遗传算法的组合优化问题研究-毕业设计答辩-药学医学精品资料
基于遗传算法的排班优化问题研究
基于遗传算法的排班优化问题研究1. 引言排班优化问题是在实际生活和工作中常见的一个实际问题。
合理的排班可以提高员工工作效率，减少工作压力，并确保工作任务能够按时完成。
然而，由于排班问题的复杂性，传统的排班方法往往无法得到最优解。
因此，本文将探讨一种基于遗传算法的排班优化方法，以提高排班效率和结果质量。
2. 遗传算法概述遗传算法是一种基于生物进化原理的算法，主要由群体初始化、选择、交叉和变异四个步骤组成。
群体初始化阶段根据问题的需求，生成初始的个体集合，每个个体表示一个可能的解。
选择操作根据个体的适应度，选择一部分优秀的个体作为父代，用于产生下一代。
交叉操作将两个父代个体的某些特征进行交叉组合，生成新的个体。
变异操作通过随机地改变个体的某些特征值，引入新的基因组合。
通过多代的迭代，遗传算法能够逐步优化个体群体的适应度，并得到问题的最优解。
3. 排班优化问题的建模为了使用遗传算法求解排班优化问题，首先需要将问题进行合理的建模。
一个常见的排班问题是在给定的时间段内，根据员工的个人偏好和能力，安排不同任务的工作时间，以达到最佳工作效率和员工满意度。
3.1 定义基本变量在排班问题中，需要定义一些基本变量以进行建模。
例如，时间段数量、员工数量、任务数量等，这些变量会影响到问题的规模和复杂性。
3.2 目标函数定义排班问题的目标函数通常是最小化员工工作时间不合理程度和任务完成时间的代价。
例如，可以使用员工加班时间和任务延迟完成的数量来作为目标函数的评估指标。
目标函数的定义应该能够兼顾员工的个人偏好和能力，以及任务的紧急程度和重要性。
4. 遗传算法在排班优化中的应用在排班优化问题中应用遗传算法的关键是设计适应度评价函数、交叉操作和变异操作。
4.1 适应度评价函数设计适应度评价函数用于评估每个个体的优劣程度。
在排班问题中，可以根据员工的个人能力、任务的紧急程度和员工的满意度等因素来评估每个个体的适应度。
适应度评价函数需要综合考虑这些因素，并给出一个全局最优的解。
基于多目标遗传算法的优化问题研究
基于多目标遗传算法的优化问题研究随着计算机技术的不断发展和计算速度的不断提高，各种算法也在不断发展和改进，其中多目标遗传算法（MOGA）是一种比较优秀的算法。
MOGA是一种优化算法，能够处理多个决策变量和多个目标函数之间的关系。
在研究中，我们往往需要考虑多个目标并进行权衡，而采用传统的单一优化方法往往会忽视一些目标，从而导致结果偏差。
MOGA的基本思路是将优化问题转化为一组多个优化目标的问题，然后使用遗传算法进行计算。
在MOGA中，遗传算法主要用于产生一组优化解决方案，而多目标的目标函数则用于评估这些解决方案的优劣。
在实际应用中，MOGA可用于优化多个目标函数，如金融领域的资产组合、汽车工业的车辆设计以及工业流程控制等。
同时，MOGA还可以运用到社会管理、气象预报、环境保护等领域中，帮助人们制定更好的决策和策略。
然而，MOGA也存在着一些问题。
首先，MOGA的计算复杂度较高，需要较长的计算时间和大量的计算资源。
其次，MOGA 的解的集合（Pareto前沿）可能很大，此时需要人们选择最合适的解决方案。
此外，MOGA对目标函数之间的相互作用有一定的假定，可能会导致不准确的结果。
对于这些问题，人们正在不断探索和改进MOGA算法。
其中，一些研究者提出了改进的多目标遗传算法（IMOGA），以减少计算复杂度和获取更准确的结果。
IMOGA采用增量式的优化方法，使得每次迭代所需的计算时间更少，同时通过提高进化操作的效率，减少了Pareto前沿的大小。
除此之外，还有一些其他的改进方法，如多目标差分进化算法（MDEA）和多目标人工免疫算法（MOAIA）等。
这些算法都在解决MOGA存在的问题方面起到了积极的作用。
总的来说，基于多目标遗传算法的优化问题研究是一个非常重要的领域，应用范围十分广泛。
然而，MOGA仍存在许多限制，需要研究者们不断地探索和改进。
相信在不远的将来，MOGA及其改进算法将会成为优化问题领域的重要研究方法之一，助力于解决现实生活中的复杂问题。
基于遗传算法的路径优化方法研究及其实现
基于遗传算法的路径优化方法研究及其实现引言：路径优化是一个常见的优化问题，它在很多领域都有广泛的应用，比如物流配送、车辆路径规划、网络路由等。
而遗传算法是一种模拟生物进化过程的启发式优化算法，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。
本文将围绕基于遗传算法的路径优化方法展开研究，并提出一种实现方案。
一、遗传算法基础概念1.1 遗传算法原理遗传算法源于对达尔文生物进化理论的模拟，通过模拟生物的遗传、变异、适应性选择等过程来优化问题的解。
1.2 遗传算法流程遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件判断等步骤。
1.3 遗传算法参数遗传算法的性能受到参数选择的影响，其中包括种群大小、交叉概率、变异概率等。
二、路径优化问题描述2.1 问题定义路径优化问题是指在给定的图中，找到一条路径使得满足一定的约束条件的情况下，路径的总长度最短。
2.2 适应度函数为了能够将路径优化问题转化为遗传算法的优化问题，我们需要定义一个适应度函数来衡量每个个体（路径）的优劣。
三、基于遗传算法的路径优化方法3.1 编码设计在遗传算法中，需要将问题的解（路径）进行编码。
常见的编码方式包括二进制编码、浮点数编码和排列编码等。
根据问题的特点选择合适的编码方式。
3.2 初始化种群在遗传算法中，初始化种群的质量直接影响到算法的性能。
一般情况下，可以根据问题的约束条件和启发式方法来生成初始种群。
3.3 选择操作选择操作是遗传算法中最为重要的一步，目的是根据适应度函数的值选择较优的个体。
常见的选择方法包括轮盘赌选择、锦标赛选择等。
3.4 交叉操作交叉操作是遗传算法的特点之一，通过交叉两个个体的染色体来生成新的个体。
在路径优化问题中，可以采用部分映射交叉、顺序交叉等方式进行操作。
3.5 变异操作变异操作是为了增加种群的多样性，防止算法陷入局部最优解。
在路径优化问题中，可以通过交换、插入、反转等方式进行变异操作。
3.6 终止条件判断终止条件判断是遗传算法运行的结束条件。
毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc
编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。
2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。
3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。
4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。
再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。
【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。
基于遗传算法的多式联运组合优化
基于遗传算法的多式联运组合优化在当今全球化的经济环境中，货物运输的效率和成本成为了企业竞争力的关键因素之一。
多式联运作为一种综合运用多种运输方式的物流模式，能够充分发挥各种运输方式的优势，实现货物的高效、经济运输。
然而，如何优化多式联运的组合，以达到最佳的运输效果，是一个复杂的问题。
遗传算法作为一种强大的优化工具，为解决这一问题提供了有效的途径。
多式联运是指由两种及以上的运输方式相互衔接、转运而共同完成的运输过程。
常见的运输方式包括公路运输、铁路运输、水路运输和航空运输等。
每种运输方式都有其特点和适用范围，例如公路运输灵活便捷，但成本较高；铁路运输运量大、成本低，但灵活性相对较差；水路运输成本低、运量大，但运输时间长；航空运输速度快，但成本高昂。
因此，在选择多式联运的组合方式时，需要综合考虑货物的性质、运输距离、运输时间、运输成本等多个因素。
传统的多式联运组合优化方法往往依赖于人工经验和简单的数学模型，难以处理复杂的约束条件和多目标优化问题。
而遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异原理的随机搜索算法，具有全局搜索能力强、适应性好等优点，能够有效地解决多式联运组合优化这类复杂的问题。
遗传算法的基本思想是模拟生物进化的过程。
首先，随机生成一组初始解，称为种群。
然后，通过对种群中的个体进行评价和选择，保留适应度高的个体，淘汰适应度低的个体。
适应度函数是根据优化目标和约束条件定义的，用于衡量个体的优劣程度。
接下来，对保留下来的个体进行交叉和变异操作，产生新的个体，组成新的种群。
如此反复迭代，直到满足终止条件，得到最优解或近似最优解。
在多式联运组合优化中，个体可以表示为一种运输方式的组合方案。
例如，个体可以表示为“公路运输一段距离，然后铁路运输，最后水路运输”。
适应度函数可以根据运输成本、运输时间、货物损坏率等因素来定义。
交叉操作可以是交换两个个体中部分运输方式的组合，变异操作可以是随机改变个体中某一段运输方式。
基于遗传算法的多目标优化问题求解研究
基于遗传算法的多目标优化问题求解研究概述：多目标优化问题是现实生活中广泛存在的一类问题，对于这类问题求解难度较大，并且往往没有一个唯一的最优解。
基于遗传算法的多目标优化问题求解研究成为了一个研究热点。
本文将研究基于遗传算法的多目标优化问题求解方法。
引言：遗传算法是一种模仿生物进化过程的搜索算法，已经被广泛应用于多目标优化问题的求解中。
多目标优化问题是指在多个冲突的目标函数下，寻求一组最优解来平衡各个目标之间的权衡。
如何有效地利用遗传算法解决多目标优化问题成为了一个研究热点。
方法：基于遗传算法的多目标优化问题求解方法包括以下关键步骤：1. 建立适应度函数：在多目标优化问题中，适应度函数是非常重要的。
适应度函数用于评估每个个体的优劣程度，可通过目标函数的加权求和、Pareto支配关系等方式进行定义。
适应度函数的设计需要兼顾多个目标之间的权衡，并且在求解过程中需要根据具体问题进行调整。
2. 选择操作：选择操作是遗传算法的核心步骤之一，用于选择适应度较好的个体作为父代。
常用的选择算子包括轮盘赌选择、锦标赛选择等。
选择算子的设计需要考虑到多目标优化问题的特性，既要兼顾个体的适应度值，又要保持种群的多样性。
3. 交叉操作：交叉操作是指将已选择的个体进行染色体交叉，产生新的个体。
在多目标优化问题中，交叉操作需要保持新生成个体的性状与父代个体之间的关联，并且需要在多个目标之间进行权衡。
常用的交叉算子包括单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。
4. 变异操作：变异操作是指对某些个体进行基因位点的变异，增加种群的多样性。
在多目标优化问题中，变异操作需要兼顾多个目标之间的权衡。
常用的变异算子包括单点变异、多点变异、非一致变异等。
5. 停止准则：停止准则用于判断遗传算法是否达到了终止条件。
在多目标优化问题中，停止准则的设计需要考虑到多个目标之间的权衡以及算法的收敛性。
常用的停止准则包括达到最大迭代次数、满足一定收敛条件等。
应用：基于遗传算法的多目标优化问题求解方法已经被广泛应用于各个领域。
基于遗传算法的优化设计论文[5篇]
![基于遗传算法的优化设计论文[5篇]](https://img.taocdn.com/s3/m/cad20e2c974bcf84b9d528ea81c758f5f61f2985.png)
基于遗传算法的优化设计论文[5篇]第一篇：基于遗传算法的优化设计论文1数学模型的建立影响抄板落料特性的主要因素有:抄板的几何尺寸a和b、圆筒半径Ｒ、圆筒的转速n、抄板安装角β以及折弯抄板间的夹角θ等［4，9］。
在不同的参数a、β、θ下，抄板的安装会出现如图1所示的情况。
图1描述了不同参数组合下抄板的落料特性横截面示意图。
其中，图1(a)与图1(b)、图1(c)、图1(d)的区别在于其安装角为钝角。
当安装角不为钝角且OB与OC的夹角σ不小于OD与OC夹角ψ时(即σ≥ψ)，会出现图1(b)所示的安装情况;当σ＜ψ时，又会出现图1(c)与图1(d)所示的情况，而两者区别在于，η+θ是否超过180°，若不超过，则为图1(c)情况，反之则为图1(d)情况。
其中，点A为抄板上物料表面与筒壁的接触点或为物料表面与抄板横向长度b边的交点;点B为抄板的顶点;点C为抄板折弯点;点D为抄板边与筒壁的交点;点E为OB连线与圆筒内壁面的交点;点F为OC连线与圆筒内壁面的交点。
1．1动力学休止角(γ)［4，10］抄板上的物料表面在初始状态时保持稳定，直到物料表面与水平面的夹角大于物料的休止角(最大稳定角)时才发生落料情况。
随着转筒的转动，抄板上物料的坡度会一直发生改变。
当物料的坡度大于最大稳定角时，物料开始掉落。
此时，由于物料的下落，物料表面重新达到最大稳定角开始停止掉落。
然而，抄板一直随着转筒转动，使得抄板内物料的坡度一直发生改变，物料坡度又超过最大休止角。
这个过程一直持续到抄板转动到一定位置(即抄板位置处于最大落料角δL时)，此时抄板内的物料落空。
通常，在计算抄板持有量时，会采用动力学休止角来作为物料发生掉落的依据，即抄板内的物料坡度超过γ时，物料开始掉落。
该角主要与抄板在滚筒中的位置δ、动摩擦因数μ和弗劳德数Fr等有关。
1．2抄板持有量的计算随着抄板的转动，一般可以将落料过程划分为3部分(Ｒ－1，Ｒ－2，Ｒ－3)，如图1(a)所示。
组合优化问题的遗传算法求解
组合优化问题的遗传算法求解一、简介组合优化问题指的是在有限个元素中选取某些元素，以达到最优化的目标。
组合优化问题的求解在实际中应用广泛，如旅行商模型、调度问题、网络优化等领域。
但是这类问题求解面临着复杂度高、难以精确求解等困难。
在这种情况下，遗传算法是一种有效的求解方法。
遗传算法是一种基于达尔文进化论的计算方法，通过模拟生物进化的方式求解组合优化问题。
本文将介绍遗传算法在组合优化问题求解中的应用，着重介绍遗传算法基本框架、编码方法、适应度函数的构建以及遗传算法的优化策略等。
二、遗传算法基本框架遗传算法的求解过程主要包括初始种群生成、适应度评价、选择操作、交叉操作和变异操作等基本步骤。
（1）初始种群生成遗传算法首先需要生成一定数量的初始种群，初始种群可以通过随机生成或其他启发式算法生成。
例如，在旅行商问题中，初始种群可以随机生成多条路径。
（2）适应度评价适应度函数是遗传算法的核心，适应度函数的构建直接关系到遗传算法的性能。
适应度函数是对每个染色体的优劣进行量化评价，用以指导后续优化操作。
适应度函数构建需要根据问题特点进行设计。
（3）选择操作选择操作是指将上一代种群中的某些个体复制到下一代种群中，个体复制的概率与其适应度大小有关。
适应度越高的个体被选择的概率越大，从而使适应度高的个体更有机会进化到下一代。
选择操作可以通过轮盘赌选择、锦标赛选择等方式实现。
（4）交叉操作交叉操作是指对选择后的个体进行杂交，交叉操作是遗传算法的核心，它通过随机杂交个体的染色体，产生新的杂交染色体，从而增加搜索空间。
交叉操作可分为单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。
（5）变异操作变异操作是指在交叉操作之后对个体发生变异，从而产生新的个体。
变异操作是通过随机改变染色体中的基因，从而增加多样性。
变异操作可以是简单变异、非一致变异、高斯变异等。
以上是遗传算法的基本框架，遗传算法的性能因素有适应度函数的设计、进化代数、群体大小、交叉概率、变异概率等。
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遗传算法的优点
遗传算法作为一种模拟生物进 化的一种算法，提供了一种求解复 杂系统优化问题的通用框架。它不 依赖于问题的具体领域，对问题的 种类有很强的鲁棒性，具有自组织、 自适应和自学习性。这种自组织、 自适应特性不需要事先描述问题的 全部特点，所以可解决那些复杂的 非结构化问题。
设计的基本流程
另外，遗传算法是新发展起来的一门学 科，各种理论，方法尚未成熟，需要进一 步地发展和完善，这需要你，需要我，来 不断的推动它向前发展。
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共识 (2015)
作者：于炎冰
设计中所做的改进
三
改进循环贪心交叉算法
在原循环贪心交叉算法理论中，当所 有的城市都被扩展时，算法会随机选取 一个城市进行扩展，但由于随机数的产 生没有规律，当城市数目较大时，会消 耗大量的时间。本设计经过改进，通过 循环在城市队列中来选取城市，这样会 节省大量时间。最后，对两种算法进行 了仿真实验，并且对实验结果进行了比 较，详细情况见论文5.4节。
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要点陈述
31 TSP问题的定义及其实用价值
2
遗传算法简介及其优点
3
设计的基本流程
4
设计的具体模块
要点陈述
35
各个模块的具体实现
36
设计中所做的改进
7
具体实践所达到的效果
8
结束语
TSP问题的实用价值
❖ 应用三：连锁店的货 物配送路线 。
设计的具体模块
城市生成模块
遗传算法参数设置模块
地图选择模块
毕业设计
交叉算子选择模块
具体输出信息显示模块
变异算子选择模块
各个模块的具体实现
步骤一
选择地图
直角坐标地图：当用 户选择直角坐标地图 时，程序接收一个菜 单响应消息，调用直 角坐标地图类，然后 调用函数在屏幕上画 一个700*420像素的直 角坐标地图，默认地 图为直角坐标地图。
。
随机生成城P
问 题
矩阵表示
整数编码
各个模块的具体实现
步骤三
城市编码
自然，简单和符合逻辑
满足TSP问题的约束条件
保证了每个城市经过且只经过一次，并 且保证任何一个城市子集中不形成回路。
整数编码： n个城市分别用 0到n-1之间不 同的整数表示 ，n个数的一个 排列就代表旅 行商问题的一 个可能解 ，同 时亦是染色体 的一种构成。
❖ 应用推广：货运公司 上门取货，送货上门 的路线；邮局取运邮 件的路线等等。
❖ 其实，TSP问题的应用还很多，像DNA基因序列 长度的计算，机器人控制等。在此就不一一介 绍
遗传算法简介
遗传算法是仿照人类社会的进化过程 提出的，它首先利用随机方式产生一初 始群体，群体中的每个个体称为染色体, 它对应着优化问题的一个可能解,染色体 的最小组成元素称为基因，它对应可能 解的某一特征，即设计变量。染色体的 评价函数值反映可能解的优劣,按照优胜 劣汰原则对染色体进行选择,相对“好” 的个体得以繁殖,相对“差”的个体将死 亡,因此群体整体的性能,通过选择,交叉, 变异等过程将趋于改善,经过若干代繁衍 进化就可使群体性能趋于最佳。即能找 到最优解。
圆形地图：当用户选 择圆形地图时，程序 接收一个圆形地图菜 单响应消息，调用圆 形坐标地图类，然后 调用函数在屏幕上画 一个圆形地图。
直角坐标地图
圆形地图
各个模块的具体实现
步骤二
城市生成
用户可以点击鼠标左键产生城市，也可 以选择菜单栏的设置城市选项，通过输入 城市数目来随机生成城市。还可以按指定 的城市坐标，设置指定的城市。当然，如 果用户选择错了城市，可以在该城市上点 击鼠标右键来清除城市。如果用户要清除 所有的城市，可以双击鼠标右键或选择菜 单栏的结束选项，都可以清除所有的城市
各个模块的具体实现
步骤八
结果显示模块
当找到一条最优路径以后，程 序即停止运行。最终会用有色线条 将图上的城市点连接起来，并且标 出旅行城市的起点以及各个城市的 访问顺序和编号。同时会将旅行路 线的长度，以及算法所消耗的时间 显示出来。
程序结果
设计中所做的改进
一
数据结构的改进
一般情况下，对于求解TSP问题，均 定义图状数据结构，这样，就必须定义 一系列的操作函数。本设计基于STL(标 准模板库)中包含了诸多在计算机科学领 域里所常用的基本数据结构和基本算法, 因此在VC++中应用STL进行编程。这样 ,既避免了定义复杂数据结构所带来时间 上的开销，又提供了更好的代码重用机
各个模块的具体实现
步骤四
遗传算法的相关参数的设置
各个模块的具体实现
步骤五
部分匹配交叉算法
顺序交叉算法 改进循环交叉算法
交叉算子
改进循环贪心交叉算法
各个模块的具体实现
步骤六
基于次序的变异算法
基于位置的变异算法
变异算子
倒位变异算法
各个模块的具体实现
步骤七
计算模块
当点击菜单开始后，程序开始 进行寻路算法。经过不断的选择， 交叉，变异，淘汰适应度比较差的 解，保留好的解，经过一代代的循 环，最终找到一条最优的染色体， 即找到一条最优路径。
会。
设计中所做的改进
二
改进循环交叉算法
通过认真分析循环交叉算法的原理， 根据具体的编程实现，对原循环交叉算 法作了改进。对原循环交叉中子代初始 位设为定值的情况，在本设计中我改为 了随机值。这样，种群的结果会多样化 ，从而避免了“早熟收敛”现象。最后 ，对两种算法进行了仿真实验，并且对 实验结果进行了比较，详细情况见论文 5.4节。
具体实践所达到的效果
当将一系列诸于车辆选路问题 ，印制电路板问题，连锁店的货物 配送路线问题建模为TSP问题后， 将其中的目标点看作城市，将路费 开销等看作是本设计中的路径，经 过程序的一系列操作，最后可以求 出一条最优路径。
具体实践所达到的效果
具体实践所达到的效果
结束语
遗传算法是一种求解组合优化问题的模 拟人类进化的有效算法，而TSP问题是最 经典的组合优化问题，可推广应用于VLSI 芯片设计、电路版布局、机器人控制、车 辆选路等领域。本文就是从研究最经典的 TSP问题入手，设计了一个用遗传算法解 决TSP问题的方法，并通过地图来进行仿 真。并且对其中的某些算法进行了改进， 并且对结果进行了比较。