免疫算法解决tsp问题

时间: 2023-07-29 14:10:17 浏览: 26
免疫算法可以应用于解决TSP问题。TSP问题是指旅行商问题，即在给定的一系列城市之间找到最短的路径，使得旅行商能够访问每个城市一次并返回起始城市。免疫算法通过模仿免疫系统中抗体与抗原的识别过程，结合抗体的产生过程而抽象出来的算法，来解决TSP问题。\[3\] 免疫遗传算法是免疫算法的一种变体，它结合了免疫算法和遗传算法的特点。在免疫遗传算法中，通过使用免疫算子来保持种群的多样性，并使用遗传算子来进行选择、交叉和变异操作，以逐步优化解的质量。免疫遗传算法在TSP问题中的应用可以通过以下步骤进行：\[2\] 1. 初始化种群：随机生成一组初始解作为种群。 2. 计算适应度：根据每个解的路径长度计算适应度值。 3. 选择操作：根据适应度值选择一部分解作为父代。 4. 交叉操作：对父代进行交叉操作，生成一组子代。 5. 变异操作：对子代进行变异操作，引入一定的随机性。 6. 更新种群：将父代和子代合并，更新种群。 7. 重复步骤2-6，直到达到停止条件（例如达到最大迭代次数）。 8. 输出最优解：选择适应度最好的解作为最优解。 通过不断迭代和优化，免疫遗传算法可以找到TSP问题的较优解。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [智能算法之免疫算法求解TSP问题](https://blog.csdn.net/qq_41503660/article/details/106042093)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

rar

基于matlab与IMA免疫算法解决TSP问题

基于matlab与IMA免疫算法解决TSP问题
application/x-rar

免疫算法 解决TSP问题

免疫算法 解决TSP问题 c++编写 有注解
doc

遗传免疫算法解决TSP问题-程序代码（完美运行）.doc

遗传免疫算法解决TSP问题-程序代码（完美运行）.doc

人工免疫算法解决tsp问题

人工免疫算法是一种基于免疫系统的启发式优化算法，可以用于解决TSP问题。该算法模拟了免疫系统的进化和自适应机制，通过对问题空间进行搜索和优化，寻找到最优解。 在TSP问题中，人工免疫算法可以通过建立抗体库、克隆和突变等操作，不断搜索和优化解空间，最终找到一条最优路径。与其他优化算法相比，人工免疫算法具有较强的全局搜索能力和自适应性，能够有效地解决TSP问题。

人工免疫算法解决tsp问题代码

以下是使用人工免疫算法解决TSP问题的Python代码： python import random import numpy as np # 定义TSP问题的类 class TSP: def __init__(self, city_num, coords): self.city_num = city_num self.coords = coords self.dist_mat = self.get_dist_mat() # 计算两个城市之间的距离 def get_distance(self, coord1, coord2): distance = np.sqrt(np.sum(np.square(coord1 - coord2))) return distance # 获取城市之间的距离矩阵 def get_dist_mat(self): dist_mat = np.zeros((self.city_num, self.city_num)) for i in range(self.city_num): for j in range(i+1, self.city_num): dist = self.get_distance(self.coords[i], self.coords[j]) dist_mat[i][j] = dist dist_mat[j][i] = dist return dist_mat # 定义免疫算法的类 class AIS: def __init__(self, tsp, pop_size=50, num_mutations=2, num_clones=5, clone_factor=0.5): self.tsp = tsp self.pop_size = pop_size self.num_mutations = num_mutations self.num_clones = num_clones self.clone_factor = clone_factor self.antibodies = self.init_antibodies() # 初始化抗体 def init_antibodies(self): antibodies = [] for i in range(self.pop_size): antibody = list(range(self.tsp.city_num)) random.shuffle(antibody) antibodies.append(antibody) return antibodies # 计算路径长度 def calc_path_len(self, path): path_len = 0 for i in range(self.tsp.city_num-1): path_len += self.tsp.dist_mat[path[i]][path[i+1]] path_len += self.tsp.dist_mat[path[-1]][path[0]] return path_len # 选择克隆 def select_clones(self): # 排序 self.antibodies = sorted(self.antibodies, key=lambda x: self.calc_path_len(x)) # 选择克隆 clones = [] for i in range(self.num_clones): for j in range(int(self.clone_factor*(self.pop_size-i))): clones.append(self.antibodies[i]) return clones # 变异 def mutate(self, antibody): for i in range(self.num_mutations): idx1, idx2 = random.sample(range(self.tsp.city_num), 2) antibody[idx1], antibody[idx2] = antibody[idx2], antibody[idx1] return antibody # 免疫算法主函数 def immune_algo(self, max_iter=100): best_path = None best_len = np.inf for i in range(max_iter): # 克隆 clones = self.select_clones() # 变异 for j in range(len(clones)): clones[j] = self.mutate(clones[j]) # 选择 clones = sorted(clones, key=lambda x: self.calc_path_len(x)) self.antibodies = clones[:self.pop_size] # 更新最优解 if self.calc_path_len(self.antibodies[0]) < best_len: best_path = self.antibodies[0] best_len = self.calc_path_len(self.antibodies[0]) return best_path, best_len # 测试 coords = np.array([[60, 200], [180, 200], [80, 180], [140, 180], [20, 160], [100, 160], [200, 160], [140, 140], [40, 120], [100, 120], [180, 100], [60, 80], [120, 80], [180, 60], [20, 40], [100, 40], [200, 40], [20, 20], [60, 20], [160, 20]]) tsp = TSP(city_num=len(coords), coords=coords) ais = AIS(tsp=tsp, pop_size=50, num_mutations=2, num_clones=5, clone_factor=0.5) best_path, best_len = ais.immune_algo(max_iter=100) print("最优路径：", best_path) print("最优路径长度：", best_len) 该代码采用了人工免疫算法求解TSP问题。主要思路是将路径表示为一个城市序列，抗体表示为一个路径序列。在算法的每一次迭代中，选择一部分抗体进行克隆操作，然后对克隆体进行变异。通过不断迭代，逐渐优化抗体的适应度，最终得到一个最优的路径。

人工免疫算法解决tsp问题算法原理

人工免疫算法（Artificial Immune System, AIS）是一种基于免疫系统的计算模型，通过模拟免疫系统的进化、选择和学习等机制来解决问题。人工免疫算法的基本原理是将问题转化为免疫系统中的抗原和抗体之间的相互作用过程，通过抗体的克隆、变异、选择等操作来优化解。 对于TSP问题，可以将城市序列作为路径表示，抗体序列表示为路径序列。人工免疫算法的基本流程如下： 1. 初始化一组抗体，每个抗体表示为一个随机的路径序列。 2. 计算每个抗体的适应度，即路径长度。 3. 选择一部分适应度高的抗体进行克隆操作，并根据克隆因子生成一定数量的克隆体。 4. 对克隆体进行变异操作，得到一些新的抗体。 5. 计算每个抗体的适应度，并选择一部分适应度高的抗体作为下一代抗体。 6. 重复步骤3-5，直到达到最大迭代次数或者找到一个最优解。 在人工免疫算法中，选择、克隆、变异等操作的实现方式有很多种，例如轮盘赌选择、高斯变异等。根据不同的问题和实现方式，人工免疫算法可以取得不错的优化效果。

免疫遗传算法解决tsp问题

免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm, IGA）是一种结合了免疫学和遗传算法的优化方法，用于解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是可行的。 在使用免疫遗传算法解决TSP问题时，可以采用以下步骤： 1. 初始化种群：随机生成一组个体，每个个体代表一条可能的路径。 2. 适应度计算：根据路径的总距离来评估每个个体的适应度。 3. 免疫选择：根据适应度，选择一部分较好的个体作为免疫群体，保留种群中最优的个体不参与变异。 4. 变异操作：对免疫群体中的个体进行变异操作，例如随机交换两个城市的位置。 5. 交叉操作：对免疫群体中的个体进行交叉操作，生成新的个体。 6. 评估和选择：计算新生成个体的适应度，并选择一部分较好的个体作为下一代。 7. 终止条件判断：当达到预设的迭代次数或者找到满意的解时，停止算法。 8. 输出结果：输出最优路径和总距离。 通过不断地进行选择、交叉和变异操作，免疫遗传算法可以逐步优化路径，最终得到近似最优的解决方案。但需要注意的是，TSP是一个NP-hard问题，因此无法保证免疫遗传算法一定能找到全局最优解，而只能得到较好的近似解。

matlab免疫算法求解tsp

MATLAB免疫算法求解旅行商问题（TSP）是一种基于人工免疫系统（AIS）的优化方法。TSP是一类NP困难的组合优化问题，旨在找到一条经过所有城市的最短路径。而MATLAB免疫算法则是通过模拟人体免疫系统中的免疫学原理来解决优化问题的一种方法。 MATLAB免疫算法解决TSP问题的过程可以分为以下几个步骤： 1. 初始化种群：随机生成一定数量的初始解，也即城市的顺序序列。 2. 免疫算法的抗体表示：将每个城市的顺序序列作为一个抗体，将所有抗体组成一个抗体种群。 3. 克隆和变异：根据适应度值，对抗体种群中的优秀抗体进行克隆，将克隆出的抗体插入到原有抗体种群中。然后对新生成的抗体进行变异操作，以增加种群的多样性。 4. 选择：根据每个抗体的适应度值，选择出适应度较高的一部分抗体。 5. 更新：将选择出的优秀抗体作为下一代的种群，并继续迭代进行克隆、变异和选择的操作。 6. 收敛判断：通过设定的收敛条件，判断是否达到了预定的停止迭代条件。如果没有达到，继续迭代；如果达到，则停止迭代，输出优化后的最优路径。 MATLAB免疫算法求解TSP问题的优点是能够在较短的时间内找到较优的解，而不需要穷举搜索。但也存在一些缺点，比如可能会陷入局部最优解，对参数的选择敏感等。 总之，MATLAB免疫算法是一种有效解决TSP问题的优化方法，通过模拟免疫学原理，能够在较短时间内找到近似的最优解。

免疫遗传算法求解TSP

免疫遗传算法是一种基于免疫系统的优化算法，它能够有效地解决许多优化问题，包括TSP问题。 在免疫遗传算法中，每个解都被编码为一个抗体，抗体的结构可以是二进制串或浮点数，这取决于具体的问题。在TSP问题中，可以将每个解表示为一个城市序列。 算法的基本流程如下： 1. 初始化种群，每个个体表示为一个城市序列； 2. 计算每个个体的适应度，即旅行商经过这些城市的总路程； 3. 通过选择、交叉和变异操作产生新的个体，并计算它们的适应度； 4. 将新的个体与原有个体合并，形成新的种群； 5. 利用免疫算法的思想，通过克隆、突变和选择操作来增加个体的多样性； 6. 重复执行步骤2到5，直到满足停止准则。 在这个过程中，需要注意的是，免疫遗传算法的核心思想是多样性维持和抗体互补，因此需要采取一些措施来避免早熟收敛和陷入局部最优解。 总之，免疫遗传算法是一种有效的求解TSP问题的优化算法，它的优点在于可以维持种群的多样性，从而增加搜索空间。但是，算法的效率和准确性取决于参数的设置和操作的选择，需要进行合理的调整和优化。

免疫遗传算法求解TSP问题的matlab代码

以下是一个简单的MATLAB代码，用于使用免疫遗传算法解决TSP问题： matlab % 定义问题参数 num_cities = 10; % 城市数量 num_population = 20; % 种群数量 num_generations = 100; % 迭代次数 % 生成城市位置随机矩阵 cities = rand(num_cities, 2); % 初始化种群 population = zeros(num_population, num_cities); for i = 1:num_population population(i,:) = randperm(num_cities); end % 计算每个个体的适应度 fitness = zeros(num_population, 1); for i = 1:num_population fitness(i) = tsp_fitness(population(i,:), cities); end % 迭代 for gen = 1:num_generations % 选择 selected_indices = tournament_selection(fitness, 2); parent1 = population(selected_indices(1), :); parent2 = population(selected_indices(2), :); % 交叉 child = tsp_crossover(parent1, parent2); % 变异 child = tsp_mutation(child); % 计算子代适应度 child_fitness = tsp_fitness(child, cities); % 替换 [worst_fitness, worst_index] = max(fitness); if child_fitness < worst_fitness population(worst_index,:) = child; fitness(worst_index) = child_fitness; end % 输出当前最佳解 [best_fitness, best_index] = min(fitness); best_solution = population(best_index,:); fprintf('Generation %d, Best fitness: %f\n', gen, best_fitness); end % 绘制最佳路径 figure; plot(cities(best_solution,1), cities(best_solution,2), 'o-'); axis equal; title('Best Path'); % 定义适应度函数 function fitness = tsp_fitness(solution, cities) num_cities = length(solution); fitness = 0; for i = 1:num_cities-1 fitness = fitness + norm(cities(solution(i),:) - cities(solution(i+1),:)); end fitness = fitness + norm(cities(solution(num_cities),:) - cities(solution(1),:)); end % 定义竞赛选择函数 function selected_indices = tournament_selection(fitness, num_selected) num_population = length(fitness); selected_indices = zeros(num_selected,1); for i = 1:num_selected tournament_indices = randperm(num_population, 2); if fitness(tournament_indices(1)) < fitness(tournament_indices(2)) selected_indices(i) = tournament_indices(1); else selected_indices(i) = tournament_indices(2); end end end % 定义交叉函数 function child = tsp_crossover(parent1, parent2) num_cities = length(parent1); crossover_point = randi([1 num_cities-1]); child = [parent1(1:crossover_point), parent2(crossover_point+1:end)]; remaining_cities = setdiff(parent1, child); for i = 1:length(remaining_cities) if rand < 0.5 child = [child, remaining_cities(i)]; end end end % 定义变异函数 function child = tsp_mutation(parent) num_cities = length(parent); mutation_point1 = randi([1 num_cities-1]); mutation_point2 = randi([1 num_cities-1]); child = parent; child(mutation_point1) = parent(mutation_point2); child(mutation_point2) = parent(mutation_point1); end 这段代码使用了竞赛选择、部分映射交叉和随机交换变异等算法来优化TSP问题，其中使用了适应度函数对每个解进行评估。

人工免疫算法求解TSP，写一段python代码

好的，以下是一个简单的人工免疫算法求解TSP的Python代码实现： python import random import math # 定义TSP问题的距离矩阵 distance_matrix = [ [0, 2, 9, 10], [1, 0, 6, 4], [15, 7, 0, 8], [6, 3, 12, 0] ] # 定义参数 N = 10 # 种群规模 G = 100 # 迭代次数 beta = 2 # 信度水平 p = 0.1 # 免疫率 d = 0.9 # 丧失率 # 初始化种群 population = [] for i in range(N): chromosome = list(range(len(distance_matrix))) random.shuffle(chromosome) population.append(chromosome) # 计算每个个体的适应度值 def evaluate(chromosome): distance = 0 for i in range(len(chromosome)-1): distance += distance_matrix[chromosome[i]][chromosome[i+1]] distance += distance_matrix[chromosome[-1]][chromosome[0]] return 1 / distance # 进行GA操作，包括选择、交叉、变异 def genetic_algorithm(population): # 选择 population = sorted(population, key=lambda x: evaluate(x), reverse=True) elite = population[0] parents = population[:int(N/2)] # 交叉 children = [] for i in range(int(N/2)): parent1 = random.choice(parents) parent2 = random.choice(parents) child1, child2 = order_crossover(parent1, parent2) children += [child1, child2] # 变异 for i in range(N): if random.random() < p: children[i] = inversion_mutation(children[i]) # 合并父代、子代，选择前N个 population = parents + children population = sorted(population, key=lambda x: evaluate(x), reverse=True) return population[:N] # 顺序交叉 def order_crossover(parent1, parent2): child1, child2 = [-1]*len(parent1), [-1]*len(parent2) left, right = sorted([random.randrange(len(parent1)) for _ in range(2)]) for i in range(left, right+1): child1[i] = parent1[i] child2[i] = parent2[i] idx1, idx2 = right+1, right+1 while -1 in child1: if parent2[idx1%len(parent2)] not in child1: child1[idx1%len(parent2)] = parent2[idx1%len(parent2)] idx1 += 1 while -1 in child2: if parent1[idx2%len(parent1)] not in child2: child2[idx2%len(parent1)] = parent1[idx2%len(parent1)] idx2 += 1 return child1, child2 # 反转变异 def inversion_mutation(chromosome): left, right = sorted([random.randrange(len(chromosome)) for _ in range(2)]) return chromosome[:left] + chromosome[left:right+1][::-1] + chromosome[right+1:] # 初始化抗体群 antibodies = [] for i in range(N): chromosome = list(range(len(distance_matrix))) random.shuffle(chromosome) antibodies.append(chromosome) # 进行人工免疫算法操作 for g in range(G): # 计算每个抗体的亲和度 affinities = [evaluate(antibody) for antibody in antibodies] # 选择免疫记忆库中的抗体 selected_antibodies = [] for i in range(N): if random.random() < d: selected_antibodies.append(population[i]) else: selected_antibodies.append(antibodies[i]) # 交叉变异 for i in range(N): parent1 = random.choice(selected_antibodies) parent2 = random.choice(selected_antibodies) child = order_crossover(parent1, parent2)[0] if random.random() < p: child = inversion_mutation(child) antibodies[i] = child # 更新免疫记忆库 population = genetic_algorithm(population + antibodies) # 输出最优解 print("最优解：", population[0]) print("最优解的距离：", 1/evaluate(population[0])) 这段代码实现了一个简单的人工免疫算法，其中包括了遗传算法操作和抗体操作，用于求解TSP问题。在代码中，我们首先定义了TSP问题的距离矩阵，然后初始化了种群和抗体群。在每次迭代中，我们计算了每个抗体的适应度值，并选择了免疫记忆库中的抗体进行交叉变异操作。最后，我们用遗传算法对免疫记忆库进行更新，并输出最优解。

人工免疫算法旅行商问题

人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm，AIA）是一种基于生物免疫学原理的优化算法，它模拟了人类免疫系统对外部刺激的反应和调节机制，通过对问题空间的搜索和适应性优化来实现对问题的求解。 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一种NP难问题，它要求在给定的n个城市之间找到一条最短的回路，使得每个城市恰好被访问一次。由于TSP问题的规模很大，传统的求解方法往往无法得到最优解，因此需要使用优化算法进行求解。 人工免疫算法可以用于求解旅行商问题，其基本思路是通过对TSP问题的解空间进行搜索和优化，不断适应环境并改善解的质量。具体实现方法可以参考以下步骤： 1. 初始化免疫群体，即随机生成一组初始解。 2. 计算每个解的适应度，即路径长度。 3. 选择一定数量的高适应度解进行克隆和突变，生成新的解。 4. 计算新解的适应度，并进行选择，保留一定数量的优秀解并淘汰劣质解。 5. 不断重复步骤3和4，直到满足停止准则。 在实际应用中，人工免疫算法可以结合其他优化算法进行改进和优化，如遗传算法、模拟退火算法等。

基于MATLAB的免疫遗传算法求解TSP实例

以下是MATLAB代码实现免疫遗传算法求解TSP问题的示例： % TSP问题实例 city = [0, 0; 2, 3; 4, 3; 6, 1; 7, 5; 8, 0; 10, 2; 11, 6; 12, 4; 14, 5]; % 初始化参数 pop_size = 100; % 种群大小 max_gen = 200; % 最大迭代次数 p_crossover = 0.9; % 交叉概率 p_mutation = 0.1; % 变异概率 n_elite = 10; % 精英数量 n_imm = 10; % 免疫数量 n_sel = pop_size - n_elite - n_imm; % 选择数量 % 初始化种群 pop = zeros(pop_size, size(city, 1)); for i = 1:pop_size pop(i, :) = randperm(size(city, 1)); end % 迭代 for gen = 1:max_gen % 计算适应度 fitness = zeros(pop_size, 1); for i = 1:pop_size fitness(i) = tsp_fitness(pop(i, :), city); end % 选择 [fitness_sorted, idx] = sort(fitness, 'ascend'); elite = pop(idx(1:n_elite), :); imm = pop(idx(n_elite+1:n_elite+n_imm), :); sel_idx = rws(fitness_sorted(n_elite+n_imm+1:end), n_sel); sel = pop(idx(n_elite+n_imm+sel_idx), :); % 交叉 offspring = zeros(size(sel)); for i = 1:size(sel, 1)/2 if rand < p_crossover [offspring(2*i-1,:), offspring(2*i,:)] = tsp_crossover(sel(2*i-1,:), sel(2*i,:)); else offspring(2*i-1,:) = sel(2*i-1,:); offspring(2*i,:) = sel(2*i,:); end end % 变异 for i = 1:size(offspring, 1) if rand < p_mutation offspring(i,:) = tsp_mutation(offspring(i,:)); end end % 合并种群 pop = [elite; imm; offspring]; end % 计算最优路径 fitness = zeros(pop_size, 1); for i = 1:pop_size fitness(i) = tsp_fitness(pop(i, :), city); end [~, idx] = min(fitness); best_path = pop(idx, :); best_fitness = fitness(idx); % 绘图 figure; plot(city(:,1), city(:,2), 'o'); hold on; plot(city(best_path,1), city(best_path,2), '-'); title(sprintf('Best Fitness = %f', best_fitness)); % TSP适应度函数 function fitness = tsp_fitness(path, city) fitness = 0; for i = 1:length(path)-1 fitness = fitness + norm(city(path(i),:) - city(path(i+1),:)); end fitness = fitness + norm(city(path(end),:) - city(path(1),:)); end % TSP交叉函数 function [offspring1, offspring2] = tsp_crossover(parent1, parent2) len = length(parent1); pt1 = randi(len-1); pt2 = randi([pt1+1, len]); mask = zeros(1, len); mask(pt1:pt2) = 1; offspring1 = zeros(1, len); offspring2 = zeros(1, len); offspring1(mask==1) = parent1(mask==1); offspring2(mask==1) = parent2(mask==1); idx1 = find(~ismember(parent2, offspring1)); idx2 = find(~ismember(parent1, offspring2)); offspring1(idx2) = parent2(idx1); offspring2(idx1) = parent1(idx2); end % TSP变异函数 function offspring = tsp_mutation(parent) len = length(parent); pt1 = randi(len); pt2 = randi(len); while pt2 == pt1 pt2 = randi(len); end offspring = parent; offspring([pt1 pt2]) = offspring([pt2 pt1]); end % 轮盘赌选择函数 function idx = rws(fitness, n_select) total_fitness = sum(fitness); p = fitness / total_fitness; c = cumsum(p); idx = zeros(n_select, 1); for i = 1:n_select r = rand; j = find(c>=r, 1); idx(i) = j; end end

有哪些新的TSP问题求解算法？

### 回答1： 新的 TSP 问题求解算法有很多种，其中一些常见的算法包括： 1.遗传算法：这是一种基于自然进化理论的算法，通过模拟遗传进化过程来寻找 TSP 的最优解。 2.模拟退火算法：这是一种基于物理模拟的算法，通过模拟物质在高温环境下的冷却过程来寻找 TSP 的最优解。 3.粒子群优化算法：这是一种基于群体智能的算法，通过模拟粒子在空间中运动的过程来寻找 TSP 的最优解。 4.蚁群算法：这是一种基于蚁群行为的算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物的过程中来寻找 TSP 的最优解。 5.人工神经网络:这是一种基于人工神经网络的算法，利用神经网络来解决TSP问题 6.高斯混合模型:这是一种基于高斯混合模型的算法，用于寻找TSP问题的最优解 这些算法都可以用来解决 TSP 问题，但是其中某些算法在某些特定情况下可能更加适用。 ### 回答2： TSP问题是指旅行商问题，即求解一旅行商从一个城市出发，经过其他所有城市并最终返回出发城市，使得旅行的路径总长度最小的问题。 目前，有许多新的TSP问题求解算法正在不断发展和应用，以下是其中的几种： 1. 改进的遗传算法：遗传算法是基于生物进化过程中自然选择和基因变异的原理设计的一种算法。改进的遗传算法使用优化的编码方式，结合变异和交叉操作，通过不断优化个体来寻找最优解。 2. 模拟退火算法：模拟退火算法是模拟固体物质退火过程（熔化、冷却）中的原理设计的一种全局搜索算法。通过随机性和接受较差解的概率选择，可以找到全局最优或近似最优解。 3. 禁忌搜索算法：禁忌搜索算法是一种基于目标函数和启发式规则的局部搜索算法。通过定义禁忌表和相应的禁忌策略，避免陷入局部最优解，尝试跳出局部最优解并搜索更多可能的解。 4. 蚁群算法：蚁群算法是模拟蚂蚁在寻找食物过程中的信息素沉积与信息素跟踪的算法。通过信息素的正反馈和启发式规则引导，蚁群算法可以找到全局最优或近似最优解。 5. 人工免疫算法：人工免疫算法是模拟免疫系统的原理设计的一种优化算法。通过模拟免疫系统的记忆机制、选择机制和克隆机制，可以搜索最优解并避免陷入局部最优解。 需要注意的是，以上仅列举了一部分新的TSP问题求解算法，并且每种算法都有其适用的场景和限制条件。实际应用中，需要结合具体问题和算法特点选择最合适的算法进行求解。 ### 回答3： 近年来，出现了一些新的旅行商问题(TSP)求解算法，提供了更高效的解决方案。以下是其中几种新的算法。 1. 改进的蚁群算法：蚁群算法是一种启发式算法，通过模仿蚂蚁在寻找食物时释放的信息素来指导搜索。改进的蚁群算法引入了更好的信息素更新策略、局部搜索机制以及路径扩大等技术，以提高搜索效率和解的质量。 2. 粒子群算法：粒子群算法是受鸟群觅食行为启发的全局优化算法。在TSP问题中，每个粒子代表一个解，通过模拟粒子迭代搜索和信息传递的过程，找到全局最优解。 3. 遗传算法：遗传算法是一种模拟达尔文进化理论的算法，通过模拟生物个体的遗传、交叉和变异操作，在解空间中搜索最优解。在TSP问题中，遗传算法将每个解表示为染色体，通过选择、交叉和变异操作迭代搜索最优解。 4. 基因编程算法：基因编程算法是一种基于基因表达式的演化算法，通过组合和变异基因表达式来搜索最优解。在TSP问题中，基因编程算法利用适应度函数评估解的质量，并通过选择、交叉和变异操作优化解。 除了以上几种新的TSP问题求解算法，还有一些其他算法如模拟退火算法、禁忌搜索算法等也有一定的应用。这些新算法的引入为TSP问题的求解提供了更多的选择，并且在实际应用中取得了良好的效果。

免疫反馈matlab

在免疫算法中，免疫反馈是指根据当前的搜索结果和适应度值，对抗体进行调整和更新的过程。在Matlab中，可以通过编写相应的代码来实现免疫反馈。具体的实现方式可以参考相关的文献和代码示例。 引用\[1\]中提到了基于免疫算法的配电网故障定位方法研究，可以参考该文献中的方法和代码实现。引用\[2\]中提到了构造适当的人工免疫算子，通过人工免疫算子的作用概率和预先确定的参数产生新的抗体，并计算亲和力和排斥力。可以根据这些概念和方法，结合具体的问题需求，编写相应的免疫反馈算法。 需要注意的是，免疫反馈的具体实现方式可能因问题的不同而有所差异，因此需要根据具体的问题和算法要求进行相应的调整和修改。同时，还可以参考其他相关的文献和代码示例，以获取更多关于免疫反馈在Matlab中的实现方法。 #### 引用[.reference_title] - *1* [【智能优化算法】基于免疫算法求解单目标优化问题附matlab代码](https://blog.csdn.net/qq_59747472/article/details/122786447)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【TSP】基于matlab GUI免疫算法结合蚁群算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1910期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/125463122)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

多目标协同进化matlab

多目标协同进化算法是一种用于解决多目标优化问题的算法。它通过模拟进化过程中的自然选择和适应性进化机制，来搜索问题的非劣解集。在matlab中，有多种实现多目标协同进化算法的方法，例如利用帕累托最优和协同进化算法。这种方法通过将帕累托最优性准则与协同进化算法相结合，来寻找问题的非劣解集。引用中的图10-2展示了该算法搜索到的非劣解构成的帕累托面，表明算法取得了良好的效果。 除了利用帕累托最优和协同进化算法，还有其他基于进化算法的多目标搜索算法可以应用于matlab中，比如基于遗传算法的多目标搜索算法、基于免疫算法的多目标搜索算法等。这些算法在解决实际问题时，不仅仅寻找最优解，而是得到一个非劣解集，需要根据具体问题的需求选择一个解作为最终解。常见的应用领域包括旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机路径规划、机器人路径规划、多式联运运输问题等。这些问题都可以使用多目标协同进化算法在matlab中进行求解。
pptx

免疫算法求解TSP问题详解

免疫算法求解TSP问题的详解，PPT可用来演示，有图有真相
m

基于免疫算法的TSP问题MATLAB源程序

基于免疫算法的TSP问题MATLAB源程序，各点坐标可修改输入。可以成功运行
zip

6 免疫算法在旅行商问题中的解决方法_免疫算法求解旅行商问题_

免疫算法求解旅行商问题，目前程序已经通过程序仿真验证通过。

最新推荐

甲基环己烷，全球前4强生产商排名及市场份额.pdf

甲基环己烷，全球前4强生产商排名及市场份额

mingw64安装包(gcc/g++...)

MinGW，全称Minimalist GNU for Windows，是一个可自由使用和自由发布的Windows特定头文件和使用GNU工具集导入库的集合，允许你在GNU/Linux和Windows平台生成本地的Windows程序而不需要第三方C运行时（C Runtime）库。 MinGW是一组包含文件和端口库，其功能是允许控制台模式的程序使用微软的标准C运行时（C Runtime）库（MSVCRT.DLL）。这个库在所有的NT OS上有效，在所有的Windows 95发行版以上的Windows OS有效。使用基本运行时，你可以使用GCC写控制台模式的符合美国标准化组织（ANSI）程序，可以使用微软提供的C运行时（C Runtime）扩展，与基本运行时相结合，就可以有充分的权利既使用CRT（C Runtime）又使用Windows API功能。 MinGW又称mingw32，是将GCC编译器和GNU Binutils移植到Win32平台下的产物，包括一系列头文件（Win32 API）、库和可执行文件。

WMPMediaSharing.dll

WMPMediaSharing

“传智杯”web前端应用创意挑战赛 参赛作品，用于展示项目源码

“传智杯”web前端应用创意挑战赛 参赛作品，用于展示项目源码 本项目为前后端分离项目 ## back 后端 >本版本为开发版本，小程序上线版本的后端为https协议 创建依赖包 ```javascript npm i ``` 启动后端项目 ```javascript node index.js ``` ## front前端 1. 本项目使用uniapp编写，请在HBuilder X里打开； 2. 本项目使用了Vant Weapp组件包，需要手动添加； >本项目使用的vant组件版本为1.10.6 * 在项目中创建一个文件叫wxcomponents，该文件需与page文件平级 ![image](https://raw.githubusercontent.com/lbs12219/canteen-vis/main/images/image1.png) * 在该网站“[https://github.com/youzan/vant-weapp/releases](https://github.com/youzan/vant-weapp/releases)”里下载van

distcache软件包

distcache软件包，格式为rpm，适用于centos系linux操作系统。包含： distcache-1.4.5-23.src.rpm distcache-1.4.5-23.x86_64.rpm distcache-debuginfo-1.4.5-23.x86_64.rpm distcache-debugsource-1.4.5-23.x86_64.rpm distcache-devel-1.4.5-23.x86_64.rpm 共5个rpm包文件

市建设规划局gis基础地理信息系统可行性研究报告.doc

市建设规划局gis基础地理信息系统可行性研究报告.doc

"REGISTOR：SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR：SSD存储裴舒怡，杨静，杨青，罗德岛大学，深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式（regex）搜索，消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎，该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配，在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构，该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元（REMU）和结果组织器组成。此外，流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用，我们在Linux中开发了一组API和库，允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

要将Preference控件设置为不可用并变灰java完整代码

以下是将Preference控件设置为不可用并变灰的Java完整代码示例： ```java Preference preference = findPreference("preference_key"); // 获取Preference对象 preference.setEnabled(false); // 设置为不可用 preference.setSelectable(false); // 设置为不可选 preference.setSummary("已禁用"); // 设置摘要信息，提示用户该选项已被禁用 preference.setIcon(R.drawable.disabled_ico

基于改进蚁群算法的离散制造车间物料配送路径优化.pptx

基于改进蚁群算法的离散制造车间物料配送路径优化.pptx

海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人：图卢兹国立理工学院（图卢兹INP）学科或专业：计算机与电信提交人和支持人：M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题：海量3D模型的自适应传输博士学校：图卢兹数学、计算机科学、电信（MITT）研究单位：图卢兹计算机科学研究所（IRIT）论文主任：M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员：M. GWendal Simon，大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士，国家地理研究所评审团成员：M. MAARTEN WIJNANTS，哈塞尔大学，校长M. AXEL CARLIER，图卢兹INP，成员M. GILLES GESQUIERE，里昂第二大学，成员Géraldine Morin女士，图卢兹INP，成员M. VINCENT CHARVILLAT，图卢兹INP，成员M. Wei Tsang Ooi，新加坡国立大学，研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五，图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位，由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�