【路径规划-TSP问题】基于遗传算法求解多旅行商问题不同起点和终点附matlab代码

简介: 【路径规划-TSP问题】基于遗传算法求解多旅行商问题不同起点和终点附matlab代码

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⛄ 内容介绍

旅行商问题是一个经典的NP完全问题,多人旅行商问题的求解则更具挑战性.以往对求解多人旅行商问题的研究局限于以所有成员路径总和最小为优化标准,而对以所有成员路径最大值最小为优化标准的另一类多人旅行商问题却未加注意.文章给出了这两类多人旅行商问题的形式化描述,探讨了利用遗传算法求解这两类多人旅行商问题的基本思想和具体方案,进行了仿真实验验证.仿真实验数据表明,这是一种高效而且适应性强的多入旅行商问题求解方法.

⛄ 部分代码

Example:

%     n = 35;

%     xy = 10*rand(n,2);

%     nSalesmen = 5;

%     minTour = 3;

%     popSize = 80;

%     numIter = 5e3;

%     a = meshgrid(1:n);

%     dmat = reshape(sqrt(sum((xy(a,:)-xy(a',:)).^2,2)),n,n);

%     [optRoute,optBreak,minDist] = mtsp_ga(xy,dmat,nSalesmen,minTour, ...

%         popSize,numIter,1,1);

%

% Example:

%     n = 50;

%     phi = (sqrt(5)-1)/2;

%     theta = 2*pi*phi*(0:n-1);

%     rho = (1:n).^phi;

%     [x,y] = pol2cart(theta(:),rho(:));

%     xy = 10*([x y]-min([x;y]))/(max([x;y])-min([x;y]));

%     nSalesmen = 5;

%     minTour = 3;

%     popSize = 80;

%     numIter = 1e4;

%     a = meshgrid(1:n);

%     dmat = reshape(sqrt(sum((xy(a,:)-xy(a',:)).^2,2)),n,n);

%     [optRoute,optBreak,minDist] = mtsp_ga(xy,dmat,nSalesmen,minTour, ...

%         popSize,numIter,1,1);

%

% Example:

%     n = 35;

%     xyz = 10*rand(n,3);

%     nSalesmen = 5;

%     minTour = 3;

%     popSize = 80;

%     numIter = 5e3;

%     a = meshgrid(1:n);

%     dmat = reshape(sqrt(sum((xyz(a,:)-xyz(a',:)).^2,2)),n,n);

%     [optRoute,optBreak,minDist] = mtsp_ga(xyz,dmat,nSalesmen,minTour, ...

%         popSize,numIter,1,1);

%

% See also: tsp_ga, mtspf_ga, mtspo_ga, mtspof_ga, mtspofs_ga, mtspv_ga, distmat

%

% Author: Joseph Kirk

% Email: jdkirk630@gmail.com

% Release: 1.5

% Release Date: 11/07/11

function varargout = mtsp_ga(xy,dmat,nSalesmen,minTour,popSize,numIter,showProg,showResult)


% Process Inputs and Initialize Defaults

nargs = 8;

for k = nargin:nargs-1

   switch k

       case 0

           xy = 10*rand(40,2);

       case 1

           N = size(xy,1);

           a = meshgrid(1:N);

           dmat = reshape(sqrt(sum((xy(a,:)-xy(a',:)).^2,2)),N,N);

       case 2

           nSalesmen = 5;

       case 3

           minTour = 3;

       case 4

           popSize = 80;

       case 5

           numIter = 5e3;

       case 6

           showProg = 1;

       case 7

           showResult = 1;

       otherwise

   end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 张雷, 杨大地, 刘冬兵,等. DNA遗传算法在M-TSP问题中的应用[C]// 系统仿真技术及其应用学术交流会. 2006.

[2] 蒋望东, 林士敏. 基于选择性集成的整数编码遗传算法及TSP问题求解[J]. 计算机与现代化, 2007(5):4.

[3] 王水平, 陆华, 赵广宇. 基于遗传算法求解旅行商问题[J]. 山西电子技术, 2008(1):3.

[4] 李明海, 邢桂华. 用MATLAB实现中国旅行商问题的求解[J]. 微计算机应用, 2004.

[5] 曹建辉, 周原福, 王晓航. 基于遗传算法旅行商问题的仿真实现[J].  2013.

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