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沙龙
1
回答
在
遗传算法
中
实现
多
“
推销员
”
TSP
的
交叉
函数
c++
、
algorithm
、
genetic-algorithm
、
traveling-salesman
、
crossover
我正在尝试用“多个
推销员
”来解决
TSP
问题
的
一个变体。我有一系列
的
n航点和m无人机,我想生成一个平衡无人机之间航点数量
的
结果,并返回一个可以接受
的
最短旅行时间。目前,我并不太担心找到一个最优
的
解决方案,我只想要一个在这一点上有效
的
方案。我已经将我
的
问题提炼为传统
的
TSP
多次运行。我想生成如下内容: Drone A = [0,1,2,3,11]Drone
浏览 16
提问于2020-10-23
得票数 1
9
回答
有多个
推销员
的
旅行
推销员
?
algorithm
、
heuristics
、
traveling-salesman
我有一个问题已经被有效地简化为一个有多个
推销员
的
旅行
推销员
问题。我有一个从初始位置访问
的
城市列表,并且必须访问所有具有有限数量
的
销售人员
的
城市。我正在试着想出一个启发式
的
方法,想知道是否有人能帮上忙。例如,如果我有20个城市,有两个
推销员
,我想采取
的
方法是两步法。首先,将20个城市随机分成10个城市,每个城市有2个
推销员
,我会找到每个城市
的
巡演,就好像它在几次迭代
中
是独立
的
浏览 0
提问于2011-06-05
得票数 29
回答已采纳
2
回答
哪一种
交叉
法最能让我们快速改变GA
中
TSP
的
最佳值?
c#
、
genetic-algorithm
、
np
、
hamiltonian-cycle
我试图用C#
中
的
遗传算法
来解决旅行
推销员
问题。但在我
的
应用
中
,最好
的
价值观变化太慢了。我尝试过不同
的
跨越方法,如经典,贪婪和pmx,但我从来没有得到我想要
的
。
在
遗传算法
中
,导致缓慢逼近局部极小
的
最有效原因是什么?这不是
交叉
方法吗?
浏览 3
提问于2016-01-01
得票数 2
回答已采纳
4
回答
用于排列
的
交叉
算子
algorithm
、
genetic-algorithm
、
crossover
我正在尝试解决
遗传算法
在
我
的
排列上
的
交叉
问题。假设我有两个20个整数
的
排列。我想把它们
交叉
以得到两个孩子。双亲内部有相同
的
整数,但顺序不同。134 12 750 42 113 530 112 5 23415 60 152 601 999 442 221 50 30 969 134 21 就这样吧-我怎么才能得到这两个人
的
孩子呢
浏览 3
提问于2013-01-20
得票数 12
回答已采纳
1
回答
使用有序
交叉
时是否需要变异?
optimization
、
artificial-intelligence
、
genetic-algorithm
我已经为求解
TSP
的
遗传算法
实现
了顺序
交叉
。 然而,我注意到我
的
算法
在
没有启用变异
的
情况下预置更好,我猜想这是因为有序
的
交叉
混合了一些遗传信息来保持有效
的
置换编码,从而产生了轻微
的
“变异”解决方案。但我觉得这是不对
的
?使用有序
交叉
时能消除变异吗?
浏览 0
提问于2014-10-30
得票数 1
回答已采纳
3
回答
遗传算法
中
的
变异求解旅行商
implementation
、
genetic-algorithm
、
traveling-salesman
、
mutation
我正在做一项小型学术作业,用
遗传算法
(GA)解决旅行
推销员
问题(
TSP
)。对于气体
的
基本知识,我有点搞不懂你会遵循什么样
的
方法将不同类型
的
突变应用于
TSP
。假设我们
的
路由被表示为路由,变异率用变量m_rate表示。如果有一个以上
的
城市
在
染色体或路线上发生突变,那么染色体是否有可能被重新突变?换句话说,如果我最终做了第二次或第三次突变,将染色体转换成最初
的
形式(
在
变异之前),会发生什
浏览 8
提问于2012-09-13
得票数 2
2
回答
如何使用pyGAD包解决
TSP
问题?
python
、
algorithm
、
traveling-salesman
、
genetic
如何使用PyGAD包生成元素
在
1到12之间不重复
的
总体项?它在随机种群
中
总是具有重复值。我没有理想
的
方法来避免这种情况。或者,在生成新
的
种群时,应该使用回调
函数
操作吗?
浏览 13
提问于2021-02-21
得票数 1
回答已采纳
2
回答
求解旅行商问题
的
遗传算法
的
变异算子
genetic-algorithms
、
graph-traversal
我需要帮助定义旅行
推销员
问题
的
变异运算符。random_interval ( min_gene_index, max_gene_index );因此,当交换被执行时,路线上
的
两个城市被交换我不想让它成为主循环中
的
一次表演。我是否可以改进我
的
实现
,或者是否还有其他更好
的
选择?
浏览 0
提问于2015-03-06
得票数 4
回答已采纳
1
回答
为什么我
的
遗传算法
不会收敛,或者至少会变得更好?
c
、
algorithm
、
genetic-algorithm
、
traveling-salesman
、
genetic
首先,我不想问这样一个模糊
的
问题,但我已经无计可施了。我正在尝试为旅行商经典CS问题设计一种
遗传算法
。如果你有任何问题,请提出来。gui每1000次迭代就会更新一次,它肯定会改变,但似乎永远不会变得更好,即使我运行了很长一段时间
的
代数!此外,如果您感到困惑,我将距离作为uint6
浏览 4
提问于2015-11-09
得票数 0
5
回答
为什么
在
我
的
遗传算法
中加入
交叉
操作会给我带来更糟糕
的
结果?
algorithm
、
mathematical-optimization
、
genetic-algorithm
、
traveling-salesman
实现
了一种求解
TSP
问题
的
遗传算法
。当我只使用变异,我找到更好
的
解决方案,比当我添加
交叉
。我知道常规
的
交叉
方法不适用于
TSP
,所以我
实现
了和方法,结果都很糟糕。下面是我使用
的
其他参数:健身
函数
:1/旅游距离 种群大小:测试了100,200,500,我还运行了5次G
浏览 1
提问于2010-03-13
得票数 10
1
回答
遗传算法
旅行
推销员
genetic-algorithm
、
traveling-salesman
我正在尝试理解旅行商问题中
的
基因型、表型和适应度等术语。假设我有4个城市ABCD,它们
的
坐标是(0,3)(1,4)(5,6)(2,9),它们
的
基因型、表型和适合度是什么?
浏览 0
提问于2014-05-19
得票数 0
2
回答
查克·诺里斯诉旅行
推销员
code-challenge
、
source-layout
这个挑战是
在
TSP
中
实现
Chuck
的
解决方案:为了解决
TSP
问题,我们需要一位足够耐用
的
推销员
,他不会回避诸如肢解之类
的
琐事;需要参观多个城市;有一套产品可供销售;有一个具体
的
肢解方法;以及一个得分
浏览 0
提问于2016-09-05
得票数 21
回答已采纳
3
回答
求解
多
背包问题
的
改进
遗传算法
optimization
、
artificial-intelligence
、
genetic-algorithm
、
evolutionary-algorithm
、
knapsack-problem
最近,我一直
在
改进传统
的
遗传算法
来解决
多
背包问题。因此,我改进
的
遗传算法
比传统
的
遗传算法
工作得更好。我测试过了。(我使用了OR-Library ()
的
公开可用来测试气体。)有谁知道其他改进
的
遗传算法
。我想与其他改进
的
遗传算法
进行比较。实际上我在网上搜索过了。但是找不到比较好
的
算法。
浏览 2
提问于2010-06-02
得票数 1
1
回答
旅行
推销员
(
TSP
)不返回
traveling-salesman
是否有人知道
TSP
算法
的
一个变体
的
实现
,而不需要返回到起点,而是保持“必须通过”
的
要求(有固定
的
起点和终点)?谢谢!)
浏览 1
提问于2015-04-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
遗传算法
求解旅行商问题
的
对抗性。
在
同一条路线上
的
相反路径之间
genetic-algorithm
、
traveling-salesman
我很确定我
的
问题肯定已经被调查过了,但我缺少帮助我搜索文献
的
行话。我正在写一个
遗传算法
来解决一类旅行商问题(
TSP
)。像标准
的
TSP
一样,我
的
变体没有方向
的
概念。
在
标准
的
TSP
中
,由于需要形成一条返回起始城市
的
线路,因此对于任何最优解,都应该有两条相等
的
最优路线,即该线路周围
的
两条相反
的
路线。
在</em
浏览 0
提问于2015-12-15
得票数 1
2
回答
用旅行商求解器确定哈密顿路径
algorithm
、
language-agnostic
、
genetic-algorithm
、
traveling-salesman
这是为一个项目,其中我被要求
实现
启发式
的
旅行
推销员
优化问题和哈密顿路径或周期决策问题。我不需要关于
实现
本身
的
帮助,但对我要走
的
方向有一个问题。我已经有了一个基于
遗传算法
的
TSP
启发式算法:它假设一个完整
的
图,从一组随机解作为一个群体开始,并在几代人中改进群体。我还可以用它来解决哈密顿路径或循环问题吗?现在,任何完整
的
图都会有一条哈密顿路径,因此
TSP
启发式算法必须扩展到任何图。如果
浏览 1
提问于2009-06-04
得票数 5
回答已采纳
2
回答
交叉
概率
在
遗传算法
/遗传编程中有什么影响?
genetic-algorithm
、
genetic-programming
、
evolutionary-algorithm
谁能举个
交叉
概率
的
例子?我想知道确定
交叉
概率
的
好处是什么,以及它对
遗传算法
或遗传编程有什么影响。
浏览 3
提问于2012-05-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
基于
遗传算法
的
TSPTW
genetic-algorithm
、
traveling-salesman
我
在
81个城市用
遗传算法
实现
了TSPTW(带时间窗
的
旅行
推销员
),我应用了以下步骤:population size=100我想知道,我
的
脚步对吗?我如何才能正确地
浏览 2
提问于2013-05-30
得票数 3
回答已采纳
7
回答
遗传算法
在
TSP
问题中
的
交叉
操作
c#
、
algorithm
、
artificial-intelligence
、
genetic-algorithm
、
traveling-salesman
我
的
基因组是图中顶点
的
排列(
推销员
的
路径)。我在哪里可以找到我
的
问题在C#
中
的
实现
?
浏览 1
提问于2009-10-09
得票数 13
回答已采纳
4
回答
爬山与单对最短路径算法
data-structures
、
artificial-intelligence
、
graph
、
hill-climbing
我有个奇怪
的
问题。有人能告诉我在哪里找到有关信息,或者给我一点介绍使用最短路径算法,使用爬山方法?我理解两者
的
基本原理,但我不能把两者结合起来。维基百科有一个有趣
的
部分,解决旅行销售人员与爬山,但没有提供一个更深入
的
解释,如何做到这一点。 例如,爬山可以应用于旅行
推销员
问题。这是很容易找到一个解决方案,访问所有的城市,但将是非常差
的
最优解决方案。该算法从这样
的
解决方案开始,并对其进行了一些小
的
改进,例如改变访问两个城市
的
顺序。最终,
浏览 3
提问于2009-05-17
得票数 4
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