遗传算法求解tsp问题python

时间: 2023-12-20 16:32:03 浏览: 62
遗传算法是一种启发式优化算法,常用于求解TSP(Traveling Salesman Problem)问题。下面是使用遗传算法求解TSP问题的Python代码示例: ```python import random # 定义TSP问题的距离矩阵 distance_matrix = [ [0, 10, 15, 20], [10, 0, 35, 25], [15, 35, 0, 30], [20, 25, 30, 0] ] # 定义遗传算法的参数 population_size = 50 # 种群大小 elite_size = 10 # 精英个体数量 mutation_rate = 0.01 # 变异率 generations = 100 # 迭代次数 # 创建一个个体(路径) def create_individual(): individual = list(range(len(distance_matrix))) random.shuffle(individual) return individual # 创建初始种群 def create_population(): population = [] for _ in range(population_size): population.append(create_individual()) return population # 计算路径的总距离 def calculate_fitness(individual): total_distance = 0 for i in range(len(individual)): from_city = individual[i] to_city = individual[(i + 1) % len(individual)] total_distance += distance_matrix[from_city][to_city] return total_distance # 选择精英个体 def select_elite(population): population_with_fitness = [(individual, calculate_fitness(individual)) for individual in population] population_with_fitness.sort(key=lambda x: x[1]) return [individual for individual, _ in population_with_fitness[:elite_size]] # 交叉互换操作 def crossover(parent1, parent2): child = [None] * len(parent1) start_index = random.randint(0, len(parent1) - 1) end_index = random.randint(start_index + 1, len(parent1)) child[start_index:end_index] = parent1[start_index:end_index] for i in range(len(parent2)): if parent2[i] not in child: for j in range(len(child)): if child[j] is None: child[j] = parent2[i] break return child # 变异操作 def mutate(individual): for i in range(len(individual)): if random.random() < mutation_rate: j = random.randint(0, len(individual) - 1) individual[i], individual[j] = individual[j], individual[i] return individual # 进化过程 def evolve(population): elite = select_elite(population) new_population = elite[:] while len(new_population) < population_size: parent1 = random.choice(elite) parent2 = random.choice(elite) child = crossover(parent1, parent2) child = mutate(child) new_population.append(child) return new_population # 主函数 def tsp_ga(): population = create_population() for _ in range(generations): population = evolve(population) best_individual = min(population, key=calculate_fitness) best_distance = calculate_fitness(best_individual) return best_individual, best_distance # 执行遗传算法求解TSP问题 best_individual, best_distance = tsp_ga() print("Best individual:", best_individual) print("Best distance:", best_distance) ```

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