C语言遗传算法在求解TSP问题

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。

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，有待于进一步地发展和完善，但它却为我们解决许多复杂问题提供了希望。尽管在遗传算法的研究和应用过程中出现许多难题，同时也会产生许多不同的算法设计观点，然而，目前遗传算法的各种应用实践已经展现出了其优异的性能和巨大的发展潜力，它的发展前景激励着各类专业技术人员把遗传算法的理论和方法运用于自己的工作实践中。我们相信，随着研究工作的进一步深入和发展，遗传算法必将在智能计算领域中起到关键作用。

货郎担问题(Traveling Salesman Problem ,TSP)，也称为巡回旅行商问题，是一个较古的问题。最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅行问题。TSP问题是一个典型的、容易描述但是难以处理的NP完全问题，同时TSP问题也是诸多领域内出现的多种复杂问题的集中概括和简化形式。目前求解TSP问题的主要方法有启发式搜索法、模拟退火算法、遗传算法、Hopfield神经网络算法、二叉树描述算法。所以，有效解决TSP问题在计算理论上和实际应用上都有很高的价值，而且TSP问题由于其典型性已经成为各种启发式的搜索、优化算法的间接比较标准(如遗传算法、神经网络优化、列表寻优(TABU)法、模拟退火法等)。遗传算法就其本质来说，主要是解决复杂问题的一种鲁棒性强的启发式随机搜索算法。因此遗传算法在TSP问题求解方面的应用研究，对于构造合适的遗传算法框架、建立有效的遗传操作以及有效地解决TSP问题等有着多方面的重要意义。

上一篇：c语言文件系统设计
下一篇：jsp高校智能排课系统