📄 求解tsp的改进遗传算法matlab源码.htm
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href="http://www.2nsoft.com/doc/succeedCase.jsp">成功案例</A></TD>
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href="http://www.2nsoft.com/network/cooperate.jsp">寻求合作</A></TD>
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color=#0000ff>『 注册 』</FONT></A></TD>
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src="求解tsp的改进遗传算法matlab源码.files/house.gif" width=15 align=absMiddle
border=0 valign="middle"> <A
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求解tsp的改进遗传算法matlab源码</B></TD></TR></TBODY></TABLE>
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href="http://www.2nsoft.com/network/funcInfo.jsp?funcid=2"><B>如何获得积分，成为高级会员？</B></A></FONT>
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color=#ff0000>您尚未登录,若要下载软件,请先登录!</FONT> <A
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<TD width=77 height=14><FONT color=#0000ff>需要积分:</FONT>
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colSpan=2>针对TSP问题，提出了一种改进的遗传算法。在遗传算法中引入进化算法的思想，在此基础上提出顶端培育策略和分阶段策略，以求在保证群体多样性的同时加快收敛速度。算法的仿真和测试表明，该算法对遗传算法的改进是有效的。~..~<BR>3.4
算法框架：<BR><1>初始化： Generation=0;
//初始化进化代数<BR>InitialPop(Pop);
//初始化种群Pop(n,m,N)<BR> MaxNumber=constMax;
//定义常量最大循环次数<BR> X=constX;
//定义常量系数（分阶段策略）<BR> PublicRecord(N,N)=1;
//全局标志矩阵赋初值<BR> SubRecord(n,N,N)=1；
//局部标志矩阵赋初值<BR>BestRecord(n,2)=0;
//记录最优个体矩阵赋初值<BR> While(Generation<MAXNUMBER)&NBSP;&NBSP;&NBSP;&NBSP;&NBSP;<BR> {<BR><2>选择：
Select (N,Pop, PublicRecord, SubRecord); //选择<BR>UpdateBestRecord(BestRecord); //记录子种群的最优个体<BR>UpdatePublicRecord(PublicRecord);
//记录全局优胜个体<BR>UpdateSubRecord(SubRecord);
//记录局部优胜个体<BR><3>交叉： Xover(N,Pop)；
//交叉<BR><4>生成：
Complete(N,Pop, PublicRecord, SubRecord); //据标志矩阵生成新个体<BR><5>变异：
if Generation>X*MaxNumber
<BR>AddMutateProbability(); //加大变异概率（分阶段策略）<BR>if BestRecord(n,2)==1 //是否为子群的最优个体<BR>AddMutProAndWay(); //加大变异概率和增加变异方式（顶端培育策略）<BR>
Mutate(Pop,MutateProbability,MutateWay);
//变异<BR> BestRecord=0; <BR>Generation++; <BR>}
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<TD align=right width=755>【<A
href="http://www.2nsoft.com/forum/codeReply.jsp?codeid=427"
target=_blank>查看评论</A>】【<A
href="javascript:window.close();">关闭窗口</A>】
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<TD align=left colSpan=2><FONT color=#ffffff>::发表评论 </FONT></TD></TR>
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<TD align=right>评分</TD>
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