遺傳算法TSP
關(guān)注創(chuàng)建者：活潑可男_matlab教學(xué) 創(chuàng)建時間：2023-03-23
遺傳算法TSP的視頻教程
1-75基于matlab的模擬退火算法優(yōu)化TSP(SA-TSP)
基于matlab的模擬退火算法優(yōu)化TSP(SA-TSP)，最優(yōu)路徑動態(tài)尋優(yōu)。輸出最優(yōu)路徑值、路徑曲線、迭代曲線。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法程序視頻
主要內(nèi)容包括：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法工具箱三個函數(shù)功能與語法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于非線性函數(shù)擬合與預(yù)測問題，遺傳算法三個算子與函數(shù)ga功能及語法，遺傳算法應(yīng)用于尋求多個極值點(diǎn)的最小值解問題，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程與3個模塊與程序分析，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法求解擬合及預(yù)測問題，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析自己實際數(shù)據(jù)與程序通用，GAOT工具箱函數(shù)處理GA優(yōu)化BP分析預(yù)測及識別應(yīng)用問題，
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遺傳算法TSP的實例教程
在本推文中介紹四類常用參數(shù)自動標(biāo)定方案，分別是單純形方案，粒子群方案，遺傳算法方案，以及貝葉斯優(yōu)化ego方案。
單純形方案實現(xiàn)最簡單，適用于少參數(shù)，更窄的初始區(qū)間
粒子群方案，遺傳算法方案適用于多參數(shù)更大的空間適合全局搜索
ego方案相比于其余三類方案的優(yōu)勢體現(xiàn)為
EGO使用代理模型（如高斯過程回歸）來預(yù)測目標(biāo)函數(shù)，極大減少了實際函數(shù)評估次數(shù)。
EGO在每一步都智能選擇下一個最值得評估的位置（如使用EI, Expected Improvement）。
這種探索與利用的動態(tài)平衡比GA中盲目變異與交叉更具理論指導(dǎo)。
由于EGO最大化信息利用率，在樣本數(shù)量極少的情況下表現(xiàn)優(yōu)于GA。
當(dāng)樣本數(shù)量少，且有約束優(yōu)化時適合使用ego方法。例如在評估晶體塑性模型參數(shù)時
不過這些優(yōu)化算法經(jīng)常容易陷入局部最優(yōu)，即優(yōu)化算法在搜索過程中被某個“看起來很好”的解吸引，不斷圍繞它進(jìn)行微小改進(jìn)，最終卡在“局部低谷”而不是“全局最低點(diǎn)”。
一個更合理的做法是：使用粒子群和遺傳算法在全局進(jìn)行初始搜索，使用ego回歸分析進(jìn)行特定區(qū)間的優(yōu)化，最后使用NM方案進(jìn)行小區(qū)間尋找，如果陷入局部最優(yōu)解，引入全局?jǐn)_動方案或者爆炸方法跳出局部區(qū)間重新搜索即可。
基于該思路編寫對應(yīng)的程序，實現(xiàn)參數(shù)的自動標(biāo)定過程：
這里實現(xiàn)對vpsc模型的復(fù)雜參數(shù)自動標(biāo)定；
這里使用相對復(fù)雜的鎂合金為例，考慮3組滑移+一組孿晶，每個系統(tǒng)考慮tau_0,tau_s,h_0,一共12個待標(biāo)定參數(shù)給定參數(shù)區(qū)間如下
設(shè)置最大迭代次數(shù)為2000次，初始優(yōu)化來自粒子群算法，依次是遺傳算法單純形算法和貝葉斯優(yōu)化算法。
展開 源碼如下： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %功能：遺傳模擬優(yōu)化初始聚類中心示例 %環(huán)境：Win7，Matlab2015b %Modi: C.S %時間：2022-07-09 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 清空環(huán)境 clc clear all close all tic load X m=size(X,2);% 樣本特征維數(shù) % 中心點(diǎn)范圍[lb;ub] lb=min(X); ub=max(X); %% 模糊C均值聚類參數(shù) % 設(shè)置冪指數(shù)為3，最大迭代次數(shù)為20，目標(biāo)函數(shù)的終止容限為1e-6 options=[3,20,1e-6]; % 類別數(shù)cn cn=4; %% 模擬退火算法參數(shù) q =0.8; % 冷卻系數(shù) T0=100; % 初始溫度 Tend=99.999; % 終止溫度 %% 定義遺傳算法參數(shù) sizepop=10; %個體數(shù)目(Numbe of individuals) MAXGEN=100; %最大遺傳代數(shù)(Maximum number of generations) NVAR=m*cn; %變量的維數(shù) PRECI=10; %變量的二進(jìn)制位數(shù)(Precision of variables) pc=0.7; pm=0.01; trace=zeros(NVAR+1,MAXGEN); %建立區(qū)域描述器(Build field descriptor) FieldD=[rep([PRECI],[1,NVAR]);rep([lb;ub],[1,cn]);rep([1;0;1;1],[1
展開 基于pytorch的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑，解決組合中的NP問題。程序已調(diào)通，替換自己的數(shù)據(jù)可以直接運(yùn)行。標(biāo)價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運(yùn)行。
基于MATLAB的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑，解決組合中的NP問題。程序已調(diào)通，替換自己的數(shù)據(jù)可以直接運(yùn)行。標(biāo)價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運(yùn)行。
180
12.3 路徑跟蹤法 184
12.4 MATLAB優(yōu)化工具箱函數(shù)應(yīng)用實例 187
12.5 小結(jié) 190
第3篇 優(yōu)化計算高級篇 191
第13章 粒子群優(yōu)化算法 192
13.1粒子群算法概述 192
13.2 基本粒子群算法 193
13.3 帶壓縮因子的粒子群算法 197
13.4 權(quán)重改進(jìn)的粒子群算法 200
13.4.1線性遞減權(quán)重法 200
13.4.2自適應(yīng)權(quán)重法 203
13.4.3隨機(jī)權(quán)重法 206
13.5學(xué)習(xí)因子改進(jìn)的粒子群算法 208
13.5.1同步變化的學(xué)習(xí)因子 209
13.5.2異步變化的學(xué)習(xí)因子 211
13.6 二階粒子群算法 213
13.7 二階振蕩粒子群算法 216
13.8 混沌粒子群算法 218
13.9 混合粒子群算法 222
13.9.1基于選擇的粒子群算法 222
13.9.2基于交叉遺傳的粒子群算法 224
13.9.3基于模擬退火的粒子群算法 227
13.10 小結(jié) 230
第14章 遺傳優(yōu)化算法 231
14.1遺傳算法概述 231
14.2基本遺傳算法 232
14.3順序選擇遺傳算法 235
14.4適值函數(shù)標(biāo)定的遺傳算法 238
14.5大變異遺傳算法 242
14.6自適應(yīng)遺傳算法 245
14.7雙切點(diǎn)交叉遺傳算法 248
14.8多變異位自適應(yīng)遺傳算法
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遺傳算法TSP的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
遺傳算法TSP的最新內(nèi)容
在本推文中介紹四類常用參數(shù)自動標(biāo)定方案，分別是單純形方案，粒子群方案，遺傳算法方案，以及貝葉斯優(yōu)化ego方案。
單純形方案實現(xiàn)最簡單，適用于少參數(shù)，更窄的初始區(qū)間
粒子群方案，遺傳算法方案適用于多參數(shù)更大的空間適合全局搜索
ego方案相比于其余三類方案的優(yōu)勢體現(xiàn)為
EGO使用代理模型（如高斯過程回歸）來預(yù)測目標(biāo)函數(shù)，極大減少了實際函數(shù)評估次數(shù)。
EGO在每一步都智能選擇下一個最值得評估的位置
在使用晶體塑性理論進(jìn)行分析時，材料參數(shù)的標(biāo)定往往是一個枯燥繁瑣卻十分重要的工作，但由于模型考慮了滑移孿晶相變等眾多的微觀因素，造成了本構(gòu)模型包含了大量的待確定參數(shù)，目前主流的方案依然以試錯法為主，但該方案往往效率十分低下，且需要對每個參數(shù)的影響趨勢去做出準(zhǔn)確判斷，才能給出相對合理的參數(shù)更改，一些研究人員使用特定的優(yōu)化算法可以做到參數(shù)的高效標(biāo)定工作，如：蟻群算法，遺傳算法，機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，這里以黃永剛唯象的本構(gòu)模型為例
進(jìn)化算法
進(jìn)化算法受到自然選擇的啟發(fā)，包括遺傳算法和差分進(jìn)化等技術(shù)。它們通常用于解決使用傳統(tǒng)方法難以或無法解決的復(fù)雜優(yōu)化問題。
關(guān)鍵組件：
總體：優(yōu)化問題的一組候選解決方案。
Fitness Function：評估每個候選解決方案質(zhì)量的函數(shù)。
選擇：一種用于選擇要復(fù)制的最適候選者的機(jī)制。
Genetic Operators：修改所選候選者以創(chuàng)建新的后代的運(yùn)算符，
基于matlab的改進(jìn)的量子遺傳算法對多變量函數(shù)尋優(yōu)完整代碼，內(nèi)容詳細(xì)，包含運(yùn)行說明，該代碼在量子旋轉(zhuǎn)門調(diào)整中做了一些改進(jìn)，在“Qgate1”中可以看到，旋轉(zhuǎn)角度并不是固定不變的，而是將其與適應(yīng)度以及根的值聯(lián)系起來，使得計算更為精確。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
基于matlab的多目標(biāo)遺傳算法的無人機(jī)航路規(guī)劃。在三維航路中進(jìn)行航路代價估計，綜合考慮路徑長度、隱蔽性、危險度，規(guī)劃出最優(yōu)路徑。輸出3D規(guī)劃路徑。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
GA-ELM，遺傳算法優(yōu)化ELM預(yù)測，并和優(yōu)化前后以及真實數(shù)值進(jìn)行對比，確定結(jié)果。基于MATLAB平臺，程序已經(jīng)調(diào)通，可以直接運(yùn)行。
基于MATLAB的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑，解決組合中的NP問題。程序已調(diào)通，替換自己的數(shù)據(jù)可以直接運(yùn)行。標(biāo)價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運(yùn)行。
基于MATLAB的蟻群算法求解TSP(旅行商問題)，訪問一座城市并回到最初位置的最佳路徑，解決組合中的NP問題。程序已調(diào)通，替換自己的數(shù)據(jù)可以直接運(yùn)行。標(biāo)價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運(yùn)行。
GA-ELM，遺傳算法優(yōu)化ELM預(yù)測，并和優(yōu)化前后以及真實數(shù)值進(jìn)行對比，確定結(jié)果，基于MATLAB平臺，程序已經(jīng)調(diào)通，可以直接運(yùn)行，需要直接拍下。
作者：劉宇齡1(), 孟錦豪1(), 彭喬1, 劉天琪1, 王揚(yáng)2, 蔡永翔2
單位：1. 四川大學(xué)電氣工程學(xué)院； 2. 貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院
引用： 劉宇齡, 孟錦豪, 彭喬, 等. 基于NSGA-II遺傳算法的鋰電池均衡指標(biāo)優(yōu)化
