数模实验报告TSP算法
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基于遗传算法求解TSP问题实验报告
人工智能课程项目报告
基于遗传算法求解TSP问题
班级,学号,姓名
摘要:巡回旅行商问题(TSP)是一个组合优化方面的问题,从理论上讲,使用穷举法不但可以求解TSP问题,而且还可以得到最优解。但是,利用穷举法所耗费的时间巨大的,当问题的规模很大时,穷举法的执行效率较低,不能满足及时的需要。
遗传算法是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发式算法,是进化算法的一种。该算法通过模拟生物学交叉、变异等方式,是当前向最优解的方向进化,因此使用于TSP问题的求解。
关键词:人工智能;TSP问题;遗传算法
本组成员:林志青,韩会雯,赵昊罡
本人分工:掌握遗传算法的基本原理,编写遗传算法中部分匹配交叉、循环交叉和循序交叉的具体实现过程。
1 引言
旅行商问题,即TSP问题,是一个最优解的求解问题。假设有n个城市,并且每个城市之间的距离已知,则如何只走一遍并获得最短路径为该问题的具体解释。
对于TSP问题的解决,有穷举法、分支限界法等求解方式,该文章主要介绍遗传算法求解过程。 遗传算法简称GA,在本质上是一种求解问题的高效并行全局搜索方法。遗传算法从任意一个初始化的群体出发,通过随机选择、交叉和变异等遗传操作,使群体一代一代的进化到
数模实验报告
衡阳师范学院数学与计算科学系
学 生 实 验 报 告
实验课程名称: 数学建模
实 验 内 容: 盐溶液变化规律的数学模型
系 别: 数学 年级: 11级 专业班:应用数学2班
学 生 姓 名 李玉、林倩、刘存
学 号 11090216、11090218、11090220
开 课 时 间: 2013 年 上 学 期
成 绩 实验指导教师 宫兆刚
一.盐溶液变化规律
1.设一容器内原有100L盐水,内含有盐10kg,现以3L/min的速度注入质量浓度为0.01kg/L的淡盐水,同时以2L/min的速度抽出混合均匀的盐水,求容器内盐量变化的数学模型。
解:设t时刻容器内的盐量为x(t),考虑到t到t+dt时间内容器中变化情况,在dt时间内
容器中盐的改变量=注入的盐水中所含盐量-抽出的盐水中所含盐量 容器内盐的改变量为dx,注入的盐水中所含盐量为0.01?3dt,t时刻容器内溶液的质量浓
TSP问题求解实验报告
TSP问题求解
(一)实验目的
熟悉和掌握遗传算法的原理,流程和编码策略,并利用遗传求解函数优化问题,理解求解TSP问题的流程并测试主要参数对结果的影响。 (二)实验原理 巡回旅行商问题
给定一组n个城市和俩俩之间的直达距离,寻找一条闭合的旅程,使得每个城市刚好经过一次且总的旅行距离最短。 TSP问题也称为货郎担问题,是一个古老的问题。最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅行的问题。1948年,由美国兰德公司推动,TSP成为近代组合优化领域的典型难题。 TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。 近年来,有很多解决该问题的较为有效的算法不断被推出,例如Hopfield神经网络方法,模拟退火方法以及遗传算法方法等。
TSP搜索空间随着城市数n的增加而增大,所有的旅程路线组合数为(n-1)!/2。在如此庞大的搜索空间中寻求最优解,对于常规方法和现有的计算工具而言,存在着诸多计算困难。借助遗传算法的搜索能力解决TSP问题,是很自然的想法。
基本遗传算法可定义为一个8元组: (SGA)=(C,E,P0,M,Φ,Г,Ψ,Τ)
C ——个体的编码方法,SGA使用固定长度二进制符号串编码方法;
E ——个体的适应度评价函数; P0
算法实验报告
算法设计与分析实验报告
重 庆 交 通 大 学 学 生 实 验 报 告
实验课程名称 算法设计与分析 开课实验室 数学实验室
学院 数学与统计学院 年级13 专业班 信息与计算科学2 学 生 姓 名 辜朕圆 学 号 631322020223 开 课 时 间 2015 至 2016 学年 第 1 学期
假设合理 建模求解全面 结果分析完善 文档清晰 综合成绩 教师姓名
优 优 优 优 良 良 良 良 中 中 中 中 差 差 差 差 韩逢庆 2015-2016学年 第一学期
算法设计与分析实验报告
实验报告题目 实验一 递归与分治策略
开课实验室:数学实验室 指导老师:韩逢庆 时间:2015.9 学院:理学院 专业:信息与计算科学 班级:2013级2班
姓名: 辜朕圆 学号:631322020223
一、 实验目的
1.加深学生对分治法算法设计方法的基本
东南大学数模实验报告
22011209 谢雨蒙
《数学建模与实验》
实验报告
指导老师:王峰 姓名: 学号:
22011209 谢雨蒙
一、 问题重述:
1.用MATLAB或C++编制程序,分别计算n=3~30时的n阶矩阵的随机一致性指标RI 2、假设钓鱼岛争端最终解决方案有如下几种:武力解决最终归属、政治谈判决定归属、提交国际法庭并接受判决、无限期搁置或中日共管,作为专家,请用AHP方法为我国政府决策部门提供合理化决策。
二、问题分析:
2、该问题是一个多因素影响的决策问题。影响政府最终合理化决策的因素是多方面的,通过定性、定量分析每个因素对决策的影响最终获得最佳方案。这里可以构建一个层次结构模型,以政府所做的合理化决策为方案层,以本题所列的方案所耗费的人力物力财力较少,所花费的时间较少,人民的支持率较高,所产生的不良后果较小四个影响因素为中间层,以题目所给的四个方案为方案层。通过层次分析法,最终获得所需结果。
三、问题假设:
1、每个影响因素是相互独立的
2、除了题目所列出的四个因素以外,不受其他因素的影响
四、定义及符号说明:
1、
Wi为权向量(i=1,2,3,4,5,6)
2、
DES算法实验报告
DES算法实验报告
姓名: 学号: 班级:
一、实验环境
1.硬件配置:处理器(英特尔Pentium双核E5400 @ 2.70GHZ 内存:2G) 2.使用软件:
⑴操作系统:Windows XP 专业版32位SP3(DirectX 9.0C) ⑵软件工具:Microsoft Visual C++ 6.0
二、实验涉及的相关概念或基本原理 1、加密原理
DES 使用一个 56 位的密钥以及附加的 8 位奇偶校验位,产生最大 64 位的分组大小。这是一个迭代的分组密码,使用称为 Feistel 的技术,其中将加密的文本块分成两半。使用子密钥对其中一半应用循环功能,然后将输出与另一半进行“异或”运算;接着交换这两半,这一过程会继续下去,但最后一个循环不交换。DES 使用 16 个循环,使用异或,置换,代换,移位操作四种基本运算。 三、实验内容 1、关键代码 ⑴子密钥产生
⑵F函数以及加密16轮迭代
2、DES加密算法的描述及流程图
⑴子密钥产生
在DES算法中,每一轮迭代都要使用一个子密钥,子密钥是从用户输入的初始密钥产生的。K是长度为64位的比特串,其中56位是密钥,8位是奇偶
Apriori算法实验报告
题 目学生姓名学生学号专业班级指导教师
Apriori算法实现
2014-12-27
实验一 Apriori算法实现
一、 实验目的
1. 加强对Apriori算法的理解;
2. 锻炼分析问题、解决问题并动手实践的能力。
二、 实验要求
使用一种你熟悉的程序设计语言,如C++或Java,实现Apriori算法,至少在两种不同的数据集上比较算法的性能。
三、 实验环境
Win7 旗舰版 + Visual Studio 2010 语言:C++
四、 算法描述
1、 Apriori算法说明
在Apriori算法中,寻找频繁项集的基本思想是:
A. 简单统计所有含一个元素项目集出现的频率,找出不小于最小支持度的
项目集, 即频繁项集;
B. 从第二步开始,循环处理直到再没有最大项目集生成。循环过程是: 第
k步中, 根据第k-1步生成的频繁(k-1)项集产生侯选k项集。根据候选k项集,算出候选k项集支持度,并与最小支持度比较, 找到频繁k项集。 下文中遇到的以下符号,分别代表相应的内容 k-itemset k项集
Lk 频繁k项集 Ck 侯选k项集
2、 Apriori算法描述
数据结构说明
double minsup; //设置最
Tomasulo算法实验报告
高级计算机系统结构
Tomasulo算法实验报告
Tomasulo算法实验
一、实验目的
(1)加深对指令集并行性及开发的理解。 (2)加深对Tomasulo算法的理解。.
(3)掌握Tomulo算法在指令流出、执行、写结果各阶段对浮点操作指令以及
load和store指令进行什么处理。
(4)掌握采用了Tomasulo算法的浮点处理部件的结构。 (5)掌握保留站的结构。
(6)给定被执行代码片段,对于具体某个时钟周期,能够写出保留站、指令状
态表以及浮点寄存器状态表内容的变化情况。
二、实验平台
采用Tomasulo算法模拟器。
Tomasulo算法基本思想:记录和检测指令相关,操作数一旦就绪就立即执行,把发生RAW冲突的可能性减少到最小;通过寄存器换名来消除WAR冲突和WAW冲突。
三、实验内容和步骤
实验一
(1)学会使用Tomasulo算法。假设浮点功能部件的延迟时间为加减法2个周期,乘法10个时钟周期,除法40个时钟周期,load部件2个时钟周期。
① 对于下面的代码段,给出当指令MUL.D写结果时,保留站、load缓冲器以及寄存器状态表中的内容。 L.D F6, 24(R2) L.D F2, 12(R3)
贪心算法实验报告
北京联合大学应用文理学院
北京联合大学应用文理学院
实验(实训报告)
课程名称 算法分析与程序设计
实验(实训)名称 实验三 贪心算法
班级 07信息 组别 姓名
同组者
实验(实训)日期 2010.11.28 完成日期 2010.11.29
本实验(实训)所用学时统计
预习 1 实验(实训) 2 报告 1 总计 4
评阅意见: 成绩
北京联合大学应用文理学院
北京联合大学应用文理学院
实 验 报 告
专业:信息与计算科学 班级: 2008 姓名: 学号: 2008010301018
一.课程设计名称:
删数问题
二.实验内容 问题描述:
键盘输入一个高精
遗传算法实验报告
遗传算法实验报告
专业:自动化 姓名:张俊峰 学号:13351067
摘要:遗传算法,是基于达尔文进化理论发展起来的一种应用广泛、高效的随机搜索与优化方法。本实验利用遗传算法来实现求函数最大值的优化问题,其中的步骤包括初始化群体、个体评价、选择运算、交叉运算、变异运算、终止条件判断。该算法具有覆盖面大、减少进入局部最优解的风险、自主性等特点。此外,遗传算法不是采用确定性原则而是采用概率的变迁规则来指导搜索方向,具有动态自适应的优点。
关键词:串集 最优化评估 迭代 变异
一:实验目的
熟悉和掌握遗传算法的运行机制和求解的基本方法。
遗传算法是一种基于空间搜索的算法,它通过自然选择、遗传、变异等操作以及达尔文的适者生存的理论,模拟自然进化过程来寻找所求问题的答案。其求解过程是个最优化的过程。一般遗传算法的主要步骤如下:
(1)随机产生一个确定长度的特征字符串组成的初始种群。。
(2)对该字符春种群迭代地执行下面的步骤a和步骤b,直到满足停止准则为止:
a计算种群中每个个体字符串的适应值;
b应用复制、交叉和变异等遗传算子产生下一