【GA TSP】基于matlab GUI改进的遗传算法求解旅行商问题【含Matlab源码 926期】

2024-04-11 07:08

本文主要是介绍【GA TSP】基于matlab GUI改进的遗传算法求解旅行商问题【含Matlab源码 926期】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。
🍎个人主页:海神之光
🏆代码获取方式:
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式
⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

更多Matlab仿真内容点击👇
Matlab图像处理(进阶版)
路径规划(Matlab)
神经网络预测与分类(Matlab)
优化求解(Matlab)
语音处理(Matlab)
信号处理(Matlab)
车间调度(Matlab)

⛄一、TSP简介

旅行商问题,即TSP问题(Traveling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
TSP的数学模型
在这里插入图片描述

⛄二、遗传算法简介

1 引言
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2 遗传算法理论
2.1 遗传算法的生物学基础
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2.2 遗传算法的理论基础
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2.3 遗传算法的基本概念
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2.4 标准的遗传算法
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2.5 遗传算法的特点
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2.6 遗传算法的改进方向
在这里插入图片描述
3 遗传算法流程
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
4 关键参数说明
在这里插入图片描述

⛄三、部分源代码

function varargout = tsp_ga_gui(varargin)
% TSP_GA_GUI MATLAB code for tsp_ga_gui.fig
% TSP_GA_GUI, by itself, creates a new TSP_GA_GUI or raises the existing
% singleton*.
%
% H = TSP_GA_GUI returns the handle to a new TSP_GA_GUI or the handle to
% the existing singleton*.
%
% TSP_GA_GUI(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in TSP_GA_GUI.M with the given input arguments.
%
% TSP_GA_GUI(‘Property’,‘Value’,…) creates a new TSP_GA_GUI or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before tsp_ga_gui_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to tsp_ga_gui_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help tsp_ga_gui

% Last Modified by GUIDE v2.5 25-Feb-2021 15:15:58

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @tsp_ga_gui_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @tsp_ga_gui_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before tsp_ga_gui is made visible.
function tsp_ga_gui_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
global hnds
global r nn dsm asz G
global startf

% Choose default command line output for tsp_ga_gui
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes tsp_ga_gui wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

hnds=handles;

startf=false; % start flag

asz=10; % area size asx x asz
nn=str2num(get(handles.nn,‘string’)); % number of cities
ps=str2num(get(handles.ps,‘string’)); % population size

r=asz*rand(2,nn); % randomly distribute cities
% r(1,:) -x coordinaties of cities
% r(2,:) -y coordinaties of cities

dsm=zeros(nn,nn); % matrix of distancies
for n1=1:nn-1
r1=r(:,n1);
for n2=n1+1:nn
r2=r(:,n2);
dr=r1-r2;
dr2=dr’*dr;
drl=sqrt(dr2);
dsm(n1,n2)=drl;
dsm(n2,n1)=drl;
end
end

% start from random closed pathes:
G=zeros(ps,nn); % genes, G(i,:) - gene of i-path, G(i,:) is row-vector with cities number in the path
for psc=1:ps
G(psc,:)=randperm(nn);
end

update_plots;

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = tsp_ga_gui_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

% — Executes on button press in randomize.
function randomize_Callback(hObject, eventdata, handles)
global r nn dsm asz

nn=str2num(get(handles.nn,‘string’)); % number of cities

r=asz*rand(2,nn); % randomly distribute cities
% r(1,:) -x coordinaties of cities
% r(2,:) -y coordinaties of cities

dsm=zeros(nn,nn); % matrix of distancies
for n1=1:nn-1
r1=r(:,n1);
for n2=n1+1:nn
r2=r(:,n2);
dr=r1-r2;
dr2=dr’*dr;
drl=sqrt(dr2);
dsm(n1,n2)=drl;
dsm(n2,n1)=drl;
end
end

update_plots;

% — Executes on button press in circle.
function circle_Callback(hObject, eventdata, handles)
global r nn dsm asz

nn=str2num(get(handles.nn,‘string’)); % number of cities

r=zeros(2,nn);

% circle
al1=linspace(0,2pi,nn+1);
al=al1(1:end-1);
r(1,:)=0.5
asz+0.45aszcos(al);
r(2,:)=0.5asz+0.45asz*sin(al);

% r(1,:) -x coordinaties of cities
% r(2,:) -y coordinaties of cities

dsm=zeros(nn,nn); % matrix of distancies
for n1=1:nn-1
r1=r(:,n1);
for n2=n1+1:nn
r2=r(:,n2);
dr=r1-r2;
dr2=dr’*dr;
drl=sqrt(dr2);
dsm(n1,n2)=drl;
dsm(n2,n1)=drl;
end
end

update_plots;

function nn_Callback(hObject, eventdata, handles)
update_plots_nn_ps;

% — Executes during object creation, after setting all properties.
function nn_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to nn (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,‘BackgroundColor’), get(0,‘defaultUicontrolBackgroundColor’))
set(hObject,‘BackgroundColor’,‘white’);
end

function ps_Callback(hObject, eventdata, handles)
update_plots_nn_ps;

% — Executes during object creation, after setting all properties.
function ps_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to ps (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,‘BackgroundColor’), get(0,‘defaultUicontrolBackgroundColor’))
set(hObject,‘BackgroundColor’,‘white’);
end

⛄四、运行结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⛄五、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]程荣.遗传算法求解旅行商问题[J].科技风. 2017,(16)

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

这篇关于【GA TSP】基于matlab GUI改进的遗传算法求解旅行商问题【含Matlab源码 926期】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/893397

相关文章

关于@MapperScan和@ComponentScan的使用问题

《关于@MapperScan和@ComponentScan的使用问题》文章介绍了在使用`@MapperScan`和`@ComponentScan`时可能会遇到的包扫描冲突问题,并提供了解决方法,同时,... 目录@MapperScan和@ComponentScan的使用问题报错如下原因解决办法课外拓展总结@

MybatisGenerator文件生成不出对应文件的问题

《MybatisGenerator文件生成不出对应文件的问题》本文介绍了使用MybatisGenerator生成文件时遇到的问题及解决方法,主要步骤包括检查目标表是否存在、是否能连接到数据库、配置生成... 目录MyBATisGenerator 文件生成不出对应文件先在项目结构里引入“targetProje

C#使用HttpClient进行Post请求出现超时问题的解决及优化

《C#使用HttpClient进行Post请求出现超时问题的解决及优化》最近我的控制台程序发现有时候总是出现请求超时等问题,通常好几分钟最多只有3-4个请求,在使用apipost发现并发10个5分钟也... 目录优化结论单例HttpClient连接池耗尽和并发并发异步最终优化后优化结论我直接上优化结论吧,

Java内存泄漏问题的排查、优化与最佳实践

《Java内存泄漏问题的排查、优化与最佳实践》在Java开发中,内存泄漏是一个常见且令人头疼的问题,内存泄漏指的是程序在运行过程中,已经不再使用的对象没有被及时释放,从而导致内存占用不断增加,最终... 目录引言1. 什么是内存泄漏?常见的内存泄漏情况2. 如何排查 Java 中的内存泄漏?2.1 使用 J

numpy求解线性代数相关问题

《numpy求解线性代数相关问题》本文主要介绍了numpy求解线性代数相关问题,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 在numpy中有numpy.array类型和numpy.mat类型,前者是数组类型,后者是矩阵类型。数组

解决systemctl reload nginx重启Nginx服务报错:Job for nginx.service invalid问题

《解决systemctlreloadnginx重启Nginx服务报错:Jobfornginx.serviceinvalid问题》文章描述了通过`systemctlstatusnginx.se... 目录systemctl reload nginx重启Nginx服务报错:Job for nginx.javas

Redis缓存问题与缓存更新机制详解

《Redis缓存问题与缓存更新机制详解》本文主要介绍了缓存问题及其解决方案,包括缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题的成因以及相应的预防和解决方法,同时,还详细探讨了缓存更新机制,包括不同情况下的缓存更... 目录一、缓存问题1.1 缓存穿透1.1.1 问题来源1.1.2 解决方案1.2 缓存击穿1.2.1

vue解决子组件样式覆盖问题scoped deep

《vue解决子组件样式覆盖问题scopeddeep》文章主要介绍了在Vue项目中处理全局样式和局部样式的方法,包括使用scoped属性和深度选择器(/deep/)来覆盖子组件的样式,作者建议所有组件... 目录前言scoped分析deep分析使用总结所有组件必须加scoped父组件覆盖子组件使用deep前言

解决Cron定时任务中Pytest脚本无法发送邮件的问题

《解决Cron定时任务中Pytest脚本无法发送邮件的问题》文章探讨解决在Cron定时任务中运行Pytest脚本时邮件发送失败的问题,先优化环境变量,再检查Pytest邮件配置,接着配置文件确保SMT... 目录引言1. 环境变量优化:确保Cron任务可以正确执行解决方案:1.1. 创建一个脚本1.2. 修

Python 标准库time时间的访问和转换问题小结

《Python标准库time时间的访问和转换问题小结》time模块为Python提供了处理时间和日期的多种功能,适用于多种与时间相关的场景,包括获取当前时间、格式化时间、暂停程序执行、计算程序运行时... 目录模块介绍使用场景主要类主要函数 - time()- sleep()- localtime()- g