- 在线时间
- 129 小时
- 最后登录
- 2015-5-8
- 注册时间
- 2014-3-6
- 听众数
- 11
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 3046 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 60
- 积分
- 1103
- 相册
- 1
- 日志
- 0
- 记录
- 4
- 帖子
- 367
- 主题
- 69
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 49
升级 10.3% TA的每日心情 | 奋斗 2015-5-8 18:47 |
---|
签到天数: 193 天 [LV.7]常住居民III
- 自我介绍
- 一个喜欢数学建模,却还处于懵懂状态的人
|
Technical Report
# D$ b7 U) O, s8 v, E' \& H ?TSP问题的遗传算法求解
) V- f4 K7 e$ x$ U7 A马广才,大连大学数学建模工作室
: f2 g8 v+ Y% G一、
) j6 K) S, g4 m, a$ \序言
% b$ L/ p ?0 Z7 x( \! `4 O ?/ n/ @本材料简单介绍了遗传算法的概念和算法的流程,结合2010年东北三省数学建模联赛B题:周游全中国,给出了用遗传算法求解TSP问题的matlab程序。+ `0 L/ H, K1 F# r7 e
二、7 H' X7 O1 Y# G5 ?0 M! k7 g# u! S
遗传算法的概念
4 U& c! h0 n W7 G- q3 }# [2 ?( T遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出。它将问题域中的可能解看作是群体的个体, 并将个体编码成符号串形式( 即染色体) , 模拟生物进化过程, 对群体反复进行杂交等操作, 根据预定的适应度函数对每个个体进行评价, 依据优胜劣汰的进化规则, 不断得到更优的群体, 同时搜索优化群体中的最优个体, 求得满足要求的最优解。. e9 n0 i1 G$ [
遗传算法讲义523.doc
(202 KB, 下载次数: 10)
2 {7 W3 P- H( k5 g% o, L, ^
|
zan
|