tsp问题染色体初始化算子好的实现
时间: 2023-08-10 08:07:31 浏览: 61
TSP问题的染色体初始化算子是指随机生成一定数量的路径作为初始种群的操作。这个操作的实现方法有很多种,下面是一种比较常用的实现方法:
首先,我们需要定义一个城市列表,每个城市有一个编号和坐标。例如:
```python
cities = [
(0, 0), # 城市0,坐标为(0, 0)
(1, 2), # 城市1,坐标为(1, 2)
(3, 1), # 城市2,坐标为(3, 1)
(5, 5), # 城市3,坐标为(5, 5)
(4, 3) # 城市4,坐标为(4, 3)
]
```
接下来,我们可以用以下代码生成一定数量的随机路径:
```python
import random
def create_chromosome(cities):
# 随机生成一条路径
chromosome = list(range(len(cities)))
random.shuffle(chromosome)
return chromosome
def create_population(cities, size):
# 随机生成一定数量的路径作为初始种群
population = []
for i in range(size):
chromosome = create_chromosome(cities)
population.append(chromosome)
return population
```
其中,create_chromosome函数用于随机生成一条路径,create_population函数用于随机生成一定数量的路径作为初始种群。在create_chromosome函数中,我们首先创建一个包含所有城市编号的列表,然后用random.shuffle函数将其打乱,生成一条随机路径。在create_population函数中,我们调用create_chromosome函数生成一定数量的路径,作为初始种群返回。
这样,我们就可以用create_population函数生成一定数量的随机路径作为初始种群,开始进行基于GA遗传算法的TSP问题优化了。