遗传算法解决经典运输问题

遗传算法解决TSP问题摘要

遗传算法是一种常用于优化问题的启发式算法，它通过模拟生物进化过程中的交叉遗传、突变和选择机制来迭代搜索最优解。本文以解决经典的运输问题——旅行商问题（TSP）为例，阐述了如何使用Python编写遗传算法程序进行求解。

程序步骤概述

1. 导入数据：建立节点间距离矩阵，通过API获取实际路程距离。
2. 构建种群：用1-20的自然数编码种群的DNA，设定初始参数。
3. 适应度函数：适应度以距离倒数定义，距离越短适应度越高。
4. 轮盘筛选：使用np.random.choice函数按适应度概率选择父本。
5. 变异操作：设置一定变异概率，随机交换两个节点位置。
6. 交叉操作：设置交叉概率，交换部分基因序列。
7. 进化迭代：按照上述步骤循环迭代至下一代。
8. 绘图观察：记录并绘制每一代的迭代效果。

完整代码

文章最后提供了完整的Python代码，包含了数据导入、种群初始化、适应度函数、轮盘筛选、变异、交叉等关键步骤，以及相关参数的设置。代码还包括了绘图功能，用于展示算法的迭代效果。

结论

遗传算法在解决TSP等NP难问题方面表现出较好的效果。文章通过提供的Python代码示例，展示了如何通过遗传算法步骤寻找TSP问题的最优解，并通过迭代过程的可视化，观察算法性能。

DevSecOps 中的漏洞管理（下）

了解更多

想要了解更多内容？

查看原文：遗传算法解决经典运输问题

文章来源：

Python学习杂记

扫码关注公众号