目 录
摘要 I
Abstract II
引 言 1
第一章 基本遗传算法 2
1.1 遗传算法的产生及发展 3
1.2 基本原理 3
1.3 遗传算法的特点 3
1.4 基本遗传算法描述 5
1.5 遗传算法构造流程 6
第二章 遗传算法的实现技术 6
2.1 编码方法 7
2.1.1 二进制编码 7
2.1.2 格雷码编码 7
2.1.3 符点数编码 8
2.1.4 参数编码 8
2.2 适应度函数 10
2.3 选择算子 10
2.4 交叉算子 10
2.4.1 单点交叉算子 10
2.4.2 双点交叉算子 11
2.4.3 均匀交叉算子 11
2.4.4 部分映射交叉 11
2.4.5 顺序交叉 12
2.5 变异算子 12
2.6 运行参数 12
2.7 约束条件的处理方法 13
2.8 遗传算法流程图 14
第三章 遗传算法在TSP上的应用 15
3.1 TSP问题的建模与描述 15
3.2 对TSP的遗传基因编码方法 16
3.3 针对TSP的遗传操作算子 17
3.3.1 选择算子 17
3.3.1.1 轮盘赌选择 17
3.3.1.2 最优保存策略选择 17
3.3.2 交叉算子 20
3.3.2.1 单点交叉 20
3.3.2.2 部分映射交叉 21
3.3.3 变异算子 23
3.4 TSP的混和遗传算法 26
第四章 实例分析 27
4.1 测试数据 27
4.2 测试结果 27
4.3 结果分析 27
摘 要
TSP (Traveling Salesman Problem)旅行商问题是一类典型的NP完全问题,遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法。文章首先介绍了基本遗传算法的基本原理、特点及其基本实现技术;接着针对TSP 问题,论述了遗传算法在编码表示和遗传算子(包括选择算子、交叉算子变异算子这三种算子)等方面的应用情况,分别指出几种常用的编码方〖本文来自:毕业设计论文网 本文来自:毕业设计论文网 myeducs.cn 〗法的优点和缺点,并且结合TSP的运行实例详细分析了基本遗传算法的4个运行参数群体大小、遗传算法的终止进化代数、交叉概率、变异概率,对遗传算法的求解结果和求解效率的影响,经过多次的测试设定出了它们一组比较合理的取值。最后,简单说明了混合遗传算法在求解TSP问题中的应用并对遗传算法解决TSP问题的前景提出了展望。
关键词:TSP 遗传算法 遗传算子 编码
1.1 遗传算法的产生及发展
最早美国Michigan(密执安大学)的Holland教授提出,起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究。70年代De Jong基于遗传算法的思想在计算机上进行了大量纯数值函数优化计算实验。在一系列研究工作的基础上80年代Goldberg进行总结归纳,形成了遗传算的基本框架。
主要以一些关键人物所做出的主要贡献见证了遗传算法的发展进程:
1 J.H.Holland
60年代提出在研究和设计人工自适应系统时,可以借鉴生物遗传的机制;
70年代初提出了遗传算法的基本定理-模式定理(Schema Theorem),从而奠定了遗传算法的理论基础;
80年代实现了第一个基于遗传算法的机器学系统-分类器系统(Classifier Systems),开创了基于遗传算法的机器学习的新概念。
2 J.D.Bagley
1967年在其博士论文中首次提出了:“遗传算法”一词,发展了复制、交叉、变异、显性、倒位等遗传算子,创立了自适应遗传算法的概念。
3 K.A.De Jong
1975年在其博士论文中结合模式定理进行了大量的纯数值函数优化计算实验,树立了遗传算法的工作框架,定义了评价遗传算法性能的在线指标和离线指标。
4 D.J.Golgberg
1989年出版了专著《搜索、优化和机器学习中的遗传算法(Genetic Algorithms in Search,Optimization and Machine Learning)》,系统总结了遗传算法的主要研究成果,全面而完整的论述了遗传算法的基本原理及其应用。
5 L.Davis
1991年编辑出版了《遗传算法手册 (Handbook of Genetic Algorithms)》书中包括遗传算法在科学计算、工程技术和社会经济中的大量应用实例。
6 J.R.Koza
1992年将遗传算法应用于〖本文来自:毕业设计论文网 myeducs.cn 〗计算机程序的优化设计及自动生成,提出了遗传编程 (Genetic Programming) 的概念,并成功的将其提出的遗传编程应用于人工智能、机器学习符号处理等方面。
参考文献
王小平,曹立明编著,<<遗传算法——理论、应用与软件实现>>,西安:西安交通大学出版社,2002.1
周明,孙树编著,<<遗传算法原理及应用>>,北京:国防工业出版社,1999.6
谢政,李建平编著,<<
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