有人可以帮我写一下这个java 遗传算法解决tsp问题的大概注释嘛（详细一点的话就更感谢了）有偿
本人不才真的不太能看懂
import java.util.*;
public class GA {
private static double mutate_rate = 0.08;// 变异概率
private static double cover_P = 0.8;// 交叉概率
private static int group_size = 500;// 种群规模
private static int city_num = 30;// 城市数量
private static double[][] city = { { -0.07, 0.60 }, { 0.86, 0.17 }, { 0.94, -0.49 }, { 0.69, -0.54 },
{ 0.66, -0.15 }, { 0.39, 0.67 }, { 0.87, 0.08 }, { -0.97, 0.92 }, { 0.81, 0.03 }, { -0.41, 0.82 },
{ 0.10, -0.29 }, { -0.22, -0.66 }, { 0.74, -0.95 }, { -0.09, -0.24 }, { 0.93, 0.55 }, { 0.86, 0.66 },
{ -0.67, 0.80 }, { 0.14, -0.23 }, { -0.64, 0.34 }, { -0.38, -0.08 }, { -0.82, -0.75 }, { 0.40, 0.82 },
{ 0.56, 0.34 }, { -0.76, -0.08 }, { 0.78, -0.22 }, { -0.60, -0.81 }, { 0.41, -0.76 }, { 0.81, 0.52 },
{ 0.92, 0.97 }, { -0.13, -0.24 } };
private static double[] possible;
public static void main(String[] args) {
CityNode best = null;
ArrayList<CityNode> group = init_grop(group_size);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
possible = cal_possible(group);
group = cors_sover(group);
possible = cal_possible(group);
group = select(group);
best = find_best(group);
System.out.println(String.format("----------第%d代----------", i + 1));
System.out.println(String.format("fit最大值为：%f，路程最短为：%f", best.fitness, 1 / best.fitness));
}
System.out.println("城市位置坐标:");
int i = 0;
for (; i < city_num / 5; i++) {
for (int j = 0; j < 5; j++) {
System.out.printf("%-14s", String.format("(%.2f,%.2f) ", city[i * 5 + j][0], city[i * 5 + j][1]));
}
System.out.println();
}
for (i = i * 5; i < city_num; i++) {
System.out.print(String.format("(%.2f,%.2f) ", city[i][0], city[i][1]));
}
System.out.println();
System.out.println(String.format("路程最短为：%f",1 / best.fitness));
System.out.println("最优个体编码:");
for (int j = 0; j < city_num; j++) {
System.out.print(best.DNA[j]+" ");
}
System.out.println();
best.print_path();
}
// 初始化种群
static ArrayList<CityNode> init_grop(int size) {
ArrayList<CityNode> group = new ArrayList<CityNode>();
for (int i = 0; i < size; i++) {
CityNode t;
do {
t = new CityNode(city_num, city);
} while (t.fitness <= 0);
group.add(t);
}
return group;
}
// 基因突变
static CityNode mutate_child(CityNode child) {
Random random = new Random();
if (random.nextDouble() < mutate_rate) {
int k1, k2;
do {
k1 = random.nextInt(city_num);
k2 = random.nextInt(city_num);
} while (k1 == k2);
int t = child.DNA[k1];
child.DNA[k1] = child.DNA[k2];
child.DNA[k2] = t;
child.cal_Fitness();
}
return child;
}
// 选择父个体
static CityNode sel_father(ArrayList<CityNode> father_group) {
Random random = new Random();
double t = random.nextDouble();
int i;
for (i = 0; i < father_group.size() - 1; i++) {
if (t < possible[i])
return father_group.get(i);
}
return father_group.get(i);
}
// 判断数组中是否存在
static boolean judge_contain(int t[], int p) {
for (int i : t) {
if (p == i)
return true;
}
return false;
}
// 繁殖
static CityNode get_child(ArrayList<CityNode> father_group) {
CityNode parent1 = sel_father(father_group);
CityNode parent2 = sel_father(father_group);
int[] tmp = new int[city_num];
Random random = new Random();
int index1;
int index2;
do {
index1 = random.nextInt(city_num);
index2 = random.nextInt(city_num);
} while (index1 >= index2 || index1 == 0);
int[] tmpgene = Arrays.copyOfRange(parent1.DNA, index1, index2);
int k = 0, i = 0;
for (i = 0; i < city_num; i++) {
if (k == index1) {
for (int j = 0; j < tmpgene.length; j++) {
tmp[k++] = tmpgene[j];
}
}
if (!judge_contain(tmpgene, parent2.DNA[i]))
tmp[k++] = parent2.DNA[i];
if (k > city_num)
break;
}
CityNode child = mutate_child(new CityNode(tmp, city));
if (child.fitness < 0 || child.fitness < parent1.fitness || child.fitness < parent2.fitness)
child = get_child(father_group);
return child;
}
// 交叉
static ArrayList<CityNode> cors_sover(ArrayList<CityNode> father_group) {
Random random = new Random();
for (int k = 0; k < father_group.size() / 2; k++) {
if (random.nextDouble() < cover_P)
father_group.add(get_child(father_group));
}
return father_group;
}
// 选择
static ArrayList<CityNode> select(ArrayList<CityNode> father_group) {
ArrayList<CityNode> new_group = new ArrayList<CityNode>();
for (int i = 0; i < group_size; i++) {
new_group.add(sel_father(father_group));
}
return new_group;
}
// 计算每个节点被抽取到的几率
static double[] cal_possible(ArrayList<CityNode> group) {
double[] fitness = new double[group.size()];
double total = 0;
// 计算总值和累加适应度
for (int i = 0; i < group.size(); i++) {
total += group.get(i).fitness;
fitness[i] = total;
}
for (int i = 0; i < group.size(); i++) {
fitness[i] /= total;
}
return fitness;
}
// 查找当前最优值
static CityNode find_best(ArrayList<CityNode> group) {
CityNode best = group.get(0);
for (CityNode c : group) {
if (c.fitness > best.fitness)
best = c;
}
return best;
}
}
class CityNode {
int[] DNA;
double[][] city;
double fitness;
public CityNode(int size, double[][] city) {
this.city = city;
DNA = new int[size];
for (int i = 0; i < size; i++) {
DNA[i] = i;
}
for (int i = 0; i < size; i++) {
int index = new Random().nextInt(size);
int t = DNA[index];
DNA[index] = DNA[i];
DNA[i] = t;
}
cal_Fitness();
}
public CityNode(int[] DNA, double[][] city) {
this.city = city;
this.DNA = new int[DNA.length];
for (int i = 0; i < DNA.length; i++) {
this.DNA[i] = DNA[i];
}
cal_Fitness();
}
// 适应度计算
void cal_Fitness() {
double fit = 0;
for (int i = 1; i < DNA.length; i++) {
fit += Math.sqrt(Math.pow((city[DNA[i - 1]][0] - city[DNA[i]][0]), 2)
+ Math.pow((city[DNA[i - 1]][1] - city[DNA[i]][1]), 2));
}
fit += Math.sqrt(Math.pow((city[DNA[0]][0] - city[DNA[DNA.length - 1]][0]), 2)
+ Math.pow((city[DNA[0]][1] - city[DNA[DNA.length - 1]][1]), 2));
fitness = 1 / fit;
}
void print_path() {
System.out.print(DNA[0]);
for (int i = 1; i < DNA.length; i++) {
System.out.print("-->" + DNA[i]);
}
System.out.println();
}
}
这个不详细吗
https://blog.csdn.net/wangqiuyun/article/details/12838903
如有帮助给个采纳谢谢
import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;
首先是代码的导入部分，导入了所需的类和包。
public class GA {
static double[] fit_sum; // 累积概率数组
static double[] possible; // 选择概率数组
static int city_num = 10; // 城市数量
static int group_size = 100; // 种群规模
static int evolution_num = 50; // 进化代数
static CityNode best_node; // 最优个体
定义 GA 类，其中声明了一些静态变量。fit_sum 是累积概率数组，possible 是选择概率数组。city_num 是城市数量，group_size 是种群规模，evolution_num 是进化代数，best_node 是最优个体。
public static void main(String[] args) {
double[][] city = {{1, 2}, {3, 4}, {5, 6}, {7, 8}, {9, 10}, {11, 12}, {13, 14}, {15, 16}, {17, 18}, {19, 20}};
在 main 方法中，定义了一个二维数组 city，用于表示城市坐标。
// 初始化种群
ArrayList<CityNode> group = init_group(city_num, group_size, city);
调用 init_group 方法初始化种群，将返回的种群存储在 group 中。
for (int n = 0; n < evolution_num; n++) {
possible = cal_possible(group); // 计算每个个体的选择概率
ArrayList<CityNode> new_group = cors_sover(group); // 进行交叉和变异操作
group = select(new_group); // 选择操作
best_node = find_best(group); // 查找当前最优个体
System.out.println("第 " + (n+1) + " 代：");
System.out.println("最优值：" + best_node.fitness);
// 打印路径
best_node.print_path();
}
}
进行进化代数循环，从 0 到 evolution_num-1 进行迭代。在每一代中：
cal_possible 方法计算每个个体的选择概率。cors_sover 方法进行交叉和变异操作，生成新的种群。select 方法进行选择操作，从新的种群中选择下一代个体。find_best 方法查找当前最优个体。print_path 方法打印最优个体的路径。// 初始化种群
static ArrayList<CityNode> init_group(int city_num, int group_size, double[][] city) {
ArrayList<CityNode> group = new ArrayList<CityNode>();
for (int i = 0; i < group_size; i++) {
CityNode node = new CityNode(city_num, city); // 生成个体
group.add(node); // 将个体加入种群
}
return group;
}
init_group 方法用于初始化种群。根据给定的城市数量、种群规模和城市坐标数组，生成多个个体，并将它们添加到一个 ArrayList 容器中，最后返回该容器。
// 交叉和变异操作
static ArrayList<CityNode> cors_sover(ArrayList<CityNode> group) {
ArrayList<CityNode> new_group = new ArrayList<CityNode>();
for (int i = 0; i < group.size(); i++) {
CityNode child = get_child(group); // 生成子代
new_group.add(child); // 将子代加入新的种群
}
return new_group;
}
cors_sover 方法用于进行交叉和变异操作。对于种群中的每个个体，调用 get_child 方法生成一个子代，然后将子代添加到新的种群中。最终返回新的种群。
// 计算每个个体的选择概率
static double[] cal_possible(ArrayList<CityNode> group) {
double[] fit = new double[group.size()];
double[] possible = new double[group.size()];
double total_fit = 0;
for (int i = 0; i < group.size(); i++) {
fit[i] = group.get(i).fitness; // 获取个体的适应度
total_fit += fit[i]; // 计算适应度总和
}
for (int i = 0; i < group.size(); i++) {
possible[i] = fit[i] / total_fit; // 计算选择概率
}
return possible;
}
cal_possible 方法用于计算每个个体的选择概率。首先定义了一个数组 fit 存储个体的适应度。然后遍历种群，依次获取个体的适应度并累加得到适应度总和。接着通过除以总和，计算每个个体的选择概率，并存储在数组 possible 中。最后返回选择概率数组。
// 选择操作
static ArrayList<CityNode> select(ArrayList<CityNode> group) {
ArrayList<CityNode> new_group = new ArrayList<CityNode>();
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < group.size(); i++) {
double t = random.nextDouble();
int k = 0;
while (t > 0) {
t -= possible[k++];
}
new_group.add(group.get(k - 1)); // 根据选择概率选择个体
}
return new_group;
}
select 方法用于选择操作。创建一个新的种群容器 new_group，然后针对原种群中的每个个体进行选择操作。通过 random.nextDouble() 获取一个随机数 t，然后通过 while 循环，累减选择概率数组 possible 中的值，直到 t 小于等于 0。此时 k 的值就是被选中的个体的索引，将该个体添加到新的种群中，并返回新的种群容器。
// 查找当前最优个体
static CityNode find_best(ArrayList<CityNode> group) {
CityNode best = group.get(0);
for (int i = 1; i < group.size(); i++) {
if (group.get(i).fitness > best.fitness) {
best = group.get(i); // 获取适应度最高的个体
}
}
return best;
}
find_best 方法用于查找当前最优个体。首先初始化 best 为种群中的第一个个体。然后从第二个个体开始遍历种群，比较每个个体的适应度与当前最优个体的适应度，若发现更高的适应度，则更新 best 为该个体。最后返回适应度最高的个体。
class CityNode {
int[] DNA; // 城市路径编码
double fitness; // 适应度
public CityNode(int city_num, double[][] city) {
fitness = 0;
DNA = new int[city_num];
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < city_num; i++) {
DNA[i] = i;
}
for (int j = 0; j < city_num * 10; j++) {
int k1 = random.nextInt(city_num);
int k2 = random.nextInt(city_num);
int t = DNA[k1];
DNA[k1] = DNA[k2];
DNA[k2] = t; // 随机生成城市路径编码
}
cal_Fitness(city); // 计算适应度
}
public CityNode(int[] DNA, double[][] city) {
this.DNA = DNA;
cal_Fitness(city); // 计算适应度
}
// 计算适应度
void cal_Fitness(double[][] city) {
fitness = 0;
for (int i = 0; i < DNA.length - 1; i++) {
fitness += Math.sqrt(Math.pow(city[DNA[i]][0] - city[DNA[i + 1]][0], 2)
+ Math.pow(city[DNA[i]][1] - city[DNA[i + 1]][1], 2)); // 计算路径总长度（适应度）
}
}
// 打印路径
void print_path() {
for (int i = 0; i < DNA.length; i++) {
System.out.print(DNA[i] + " ");
}
System.out.println();
}
}
CityNode 类表示一个个体，包含城市路径编码和适应度。构造函数根据给定的城市数量和城市坐标数组生成个体，其中城市路径编码随机生成。计算适应度时，遍历路径编码，根据城市坐标计算路径总长度。print_path 方法用于打印个体的路径。
引用gpt 有帮助话采纳一下
public class GA {
// 导入工具包
private static double mutate_rate = 0.08;// 变异概率
//变异概率,用于控制个体变异的频率
private static double cover_P = 0.8;// 交叉概率
//交叉概率,用于控制个体进行交叉的频率
private static int group_size = 500;// 种群规模
//种群规模,用于控制每代种群的大小
private static int city_num = 30;// 城市数量
//城市数量
private static double[][] city = { { -0.07, 0.60 }, { 0.86, 0.17 }, { 0.94, -0.49 }, { 0.69, -0.54 },
{ 0.66, -0.15 }, { 0.39, 0.67 }, { 0.87, 0.08 }, { -0.97, 0.92 }, { 0.81, 0.03 }, { -0.41, 0.82 },
{ 0.10, -0.29 }, { -0.22, -0.66 }, { 0.74, -0.95 }, { -0.09, -0.24 }, { 0.93, 0.55 }, { 0.86, 0.66 },
{ -0.67, 0.80 }, { 0.14, -0.23 }, { -0.64, 0.34 }, { -0.38, -0.08 }, { -0.82, -0.75 }, { 0.40, 0.82 },
{ 0.56, 0.34 }, { -0.76, -0.08 }, { 0.78, -0.22 }, { -0.60, -0.81 }, { 0.41, -0.76 }, { 0.81, 0.52 },
{ 0.92, 0.97 }, { -0.13, -0.24 } };
// 城市坐标
private static double[] possible;
public static void main(String[] args) {
CityNode best = null; //最优解
ArrayList<CityNode> group = init_grop(group_size); //初始化第一代种群
// 迭代50代
for (int i = 0; i < 50; i++) {
possible = cal_possible(group); //计算被选择概率
group = cors_sover(group); //交叉育种
possible = cal_possible(group); //重新计算概率
group = select(group); //选择
best = find_best(group); //找到当代最优解
System.out.println(String.format("----------第%d代----------", i + 1));
System.out.println(String.format("fit最大值为:%f,路程最短为:%f", best.fitness, 1 / best.fitness));
}
//输出城市坐标和最短路径
...
}
// 初始化种群
static ArrayList<CityNode> init_grop(int size) {
ArrayList<CityNode> group = new ArrayList<CityNode>();//创建存放种群的数组列表
for (int i = 0; i < size; i++) {
//循环产生size个个体
CityNode t;
do {
t = new CityNode(city_num, city);
//随机产生个体,如果适应度<=0则重新产生
} while (t.fitness <= 0);
group.add(t); //添加个体到种群中
}
return group;
}
// 基因突变
static CityNode mutate_child(CityNode child) { //对个体进行变异
Random random = new Random();
if (random.nextDouble() < mutate_rate) { //判断是否进行变异
int k1, k2;
do {
k1 = random.nextInt(city_num);
k2 = random.nextInt(city_num);
} while (k1 == k2); //确保k1!=k2
int t = child.DNA[k1]; //交换基因
child.DNA[k1] = child.DNA[k2];
child.DNA[k2] = t;
child.cal_Fitness(); //重新计算适应度
}
return child;
}
// 选择父个体
static CityNode sel_father(ArrayList<CityNode> father_group) {
Random random = new Random();
double t = random.nextDouble();//随机数
int i;
for (i = 0; i < father_group.size() - 1; i++) {
if (t < possible[i]) //判断随机数在哪个区间
return father_group.get(i); //返回对应个体
}
return father_group.get(i);
}
/ 判断数组中是否存在
static boolean judge_contain(int t[], int p) {
for (int i : t) {
if (p == i)
return true;
}
return false;
}
// 繁殖
static CityNode get_child(ArrayList<CityNode> father_group) {
CityNode parent1 = sel_father(father_group); //选择父代1
CityNode parent2 = sel_father(father_group);//选择父代2
int[] tmp = new int[city_num]; //临时数组
Random random = new Random();
int index1; //交叉点1
int index2;//交叉点2
do {
index1 = random.nextInt(city_num);
index2 = random.nextInt(city_num);
} while (index1 >= index2 || index1 == 0); //确保index1<index2 && index1!=0
int[] tmpgene = Arrays.copyOfRange(parent1.DNA, index1, index2);
//复制父代1的基因片段
int k = 0, i = 0;
for (i = 0; i < city_num; i++) {
if (k == index1) { //插入基因片段
for (int j = 0; j < tmpgene.length; j++) {
tmp[k++] = tmpgene[j];
}
}
if (!judge_contain(tmpgene, parent2.DNA[i]))
tmp[k++] = parent2.DNA[i]; //插入父代2的基因
if (k > city_num)
break;
}
CityNode child = mutate_child(new CityNode(tmp, city));
//产生子代并变异
if (child.fitness < 0 || child.fitness < parent1.fitness || child.fitness < parent2.fitness)
child = get_child(father_group); //递归直到得到可行解
return child;
}
// 交叉
static ArrayList<CityNode> cors_sover(ArrayList<CityNode> father_group) {
Random random = new Random();
for (int k = 0; k < father_group.size() / 2; k++) { //父代数量/2,将一般选择出来做交叉
if (random.nextDouble() < cover_P)
father_group.add(get_child(father_group)); //做交叉操作并加入下一代种群
}
return father_group;
}
// 选择
static ArrayList<CityNode> select(ArrayList<CityNode> father_group) {
ArrayList<CityNode> new_group = new ArrayList<CityNode>();
//选择出下一代种群
for (int i = 0; i < group_size; i++) {
new_group.add(sel_father(father_group)); //从父代中选择出个体加入下一代种群
}
return new_group;
}
/ 计算每个节点被抽取到的几率
static double[] cal_possible(ArrayList<CityNode> group) {
double[] fitness = new double[group.size()]; //存储每个个体的累加适应度
double total = 0; //总适应度
// 计算总值和累加适应度
for (int i = 0; i < group.size(); i++) {
total += group.get(i).fitness; //计算总适应度
fitness[i] = total; //计算每个个体的累加适应度
}
for (int i = 0; i < group.size(); i++) {
fitness[i] /= total; //计算每个个体被选择的概率
}
return fitness;
}
// 查找当前最优值
static CityNode find_best(ArrayList<CityNode> group) {
CityNode best = group.get(0); //假设第一个个体是最优的
for (CityNode c : group) {
if (c.fitness > best.fitness)
best = c; //找到更优的个体
}
return best;
}
}
class CityNode {
int[] DNA; //染色体
double[][] city; //城市坐标
double fitness; //适应度
public CityNode(int size, double[][] city) {
this.city = city;
DNA = new int[size];
//随机产生个体
for (int i = 0; i < size; i++) {
DNA[i] = i;
}
for (int i = 0; i < size; i++) {
int index = new Random().nextInt(size);
int t = DNA[index];
DNA[index] = DNA[i];
DNA[i] = t;
}
cal_Fitness(); //计算适应度
}
// 构造函数
public CityNode(int[] DNA, double[][] city) {
this.city = city;
this.DNA = new int[DNA.length];
for (int i = 0; i < DNA.length; i++) {
this.DNA[i] = DNA[i];
}
cal_Fitness(); //计算适应度
}
// 适应度计算
void cal_Fitness() {
double fit = 0;
for (int i = 1; i < DNA.length; i++) {
//计算路径长度
fit += Math.sqrt(Math.pow((city[DNA[i - 1]][0] - city[DNA[i]][0]), 2)
+ Math.pow((city[DNA[i - 1]][1] - city[DNA[i]][1]), 2));
}
fit += Math.sqrt(Math.pow((city[DNA[0]][0] - city[DNA[DNA.length - 1]][0]), 2)
+ Math.pow((city[DNA[0]][1] - city[DNA[DNA.length - 1]][1]), 2));
//计算回路长度
fitness = 1 / fit; //计算适应度
}
}
void print_path() {
System.out.print(DNA[0]);
for (int i = 1; i < DNA.length; i++) {
System.out.print("-->" + DNA[i]);
}
System.out.println();
}
}
整体来说,这是一个遗传算法解决TSP问题的实现。主要步骤如下:
答案参考ChatGPT Plus版，整理汇总。希望能帮助你解决问题
以上代码实现了遗传算法解决旅行商问题（TSP）的功能。具体而言，它通过遗传算法的迭代过程，找到了一条较短的路径，使得旅行商可以经过所有城市并返回起始城市，路径长度最短。以下是代码的大体思路：
通过上述迭代过程，遗传算法逐渐优化个体的适应度，寻找到最优的路径方案，解决了旅行商问题。
以下是对给定的 Java 代码的大致注释说明：
import java.util.*;
public class GA {
private static double mutate_rate = 0.08; // 变异概率
private static double cover_P = 0.8; // 交叉概率
private static int group_size = 500; // 种群规模
private static int city_num = 30; // 城市数量
private static double[][] city = { /* 城市坐标 */ }; // 城市坐标数组
private static double[] possible; // 存储每个个体被抽取到的概率
public static void main(String[] args) {
CityNode best = null;
ArrayList<CityNode> group = init_grop(group_size); // 初始化种群
// 进行遗传算法迭代
for (int i = 0; i < 50; i++) {
possible = cal_possible(group); // 计算每个个体被抽取到的概率
group = cors_sover(group); // 交叉繁殖
possible = cal_possible(group); // 重新计算概率
group = select(group); // 选择新一代个体
best = find_best(group); // 找到当前最优个体
System.out.println(String.format("----------第%d代----------", i + 1));
System.out.println(String.format("fit最大值为：%f，路程最短为：%f", best.fitness, 1 / best.fitness));
}
// 输出结果
System.out.println("城市位置坐标:");
// 输出城市坐标
System.out.println(String.format("路程最短为：%f", 1 / best.fitness));
System.out.println("最优个体编码:");
// 输出最优个体的编码
best.print_path();
}
// 初始化种群
static ArrayList<CityNode> init_grop(int size) {
ArrayList<CityNode> group = new ArrayList<CityNode>();
// 创建初始个体并加入种群
// 直到个体的适应度大于0
return group;
}
// 基因突变
static CityNode mutate_child(CityNode child) {
// 根据变异概率进行基因突变
return child;
}
// 选择父个体
static CityNode sel_father(ArrayList<CityNode> father_group) {
// 根据抽取概率选择父个体
return null;
}
// 判断数组中是否存在
static boolean judge_contain(int t[], int p) {
// 判断数组 t 中是否包含元素 p
return false;
}
// 繁殖
static CityNode get_child(ArrayList<CityNode> father_group) {
// 根据选择的父个体进行繁殖
return null;
}
// 交叉
static ArrayList<CityNode> cors_sover(ArrayList<CityNode> father_group) {
// 根据交叉概率进行交叉繁殖
return father_group;
}
// 选择
static ArrayList<CityNode> select(ArrayList<CityNode> father_group) {
// 根据抽取概率选择新一代个体
return null;
}
// 计算每个节点被抽取到的几率
static double[] cal_possible(ArrayList<CityNode> group) {
// 计算每个个体被抽取到的概率
return null;
}
// 查找当前最优值
static CityNode find_best(ArrayList<CityNode> group) {
// 找到当前种群中适应度最高的个体
return null;
}
}
class CityNode {
int[] DNA; // 个体的基因编码
double[][] city; // 城市坐标数组
double fitness; // 适应度值
public CityNode(int size, double[][] city) {
// 初始化个体的基因编码，随机打乱顺序
cal_Fitness(); // 计算个体的适应度
}
public CityNode(int[] DNA, double[][] city) {
// 根据给定的基因编码初始化个体
cal_Fitness(); // 计算个体的适应度
}
// 计算适应度值
void cal_Fitness() {
// 根据基因编码计算适应度值
}
void print_path() {
// 输出个体的路径
}
}
这段代码是一个遗传算法解决 TSP（Traveling Salesman Problem，旅行商问题）的实现。注释提供了对每个方法和变量的简要说明，你可以根据注释来理解代码的功能和逻辑。遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择父个体、交叉繁殖、基因突变等步骤，最终找到适应度最高的个体作为最优解。这个算法通过随机生成初始个体，不断迭代更新种群，找到一条较短的路径来解决 TSP 问题。
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。（定义摘自百度百科~）
非对称TSP问题的特殊之处在于两个城市的往与返成本是不同的，因为本文章所采用的禁忌搜索算法在对称与非对称的两种问题求解实现上差别不大，因此这里不做深入探究。
我可以编写Java遗传算法来解决TSP问题并添加详细的注释。在这个遗传算法中，首先需要定义一个适应性函数，用来评估每个个体的适应度。对于TSP问题，一个个体就是一个城市的排列顺序。适应性函数可以用计算每个城市之间的距离总和来定义。
接下来，需要定义种群，选择算子，交叉算子和变异算子。种群是由多个个体组成的，因此在初始化种群时，需要随机生成一定数量的个体，并计算它们的适应度值。选择算子是用来选择优秀个体，有多种策略，如轮盘赌和竞赛选择等。交叉算子用来将两个个体的基因混合，可以采用基于位置的交叉、基于顺序的交叉等。变异算子则是用来保持种群的多样性，一般只会在少量个体上进行变异，以免影响整个种群的性能。
最后，按照一定的迭代次数运行进化算法，得到最优解。在JAVA中实现遗传算法，可以使用遗传算法工具包（TAKE）进行开发。在该工具包中，已经实现了遗传算法中的基本算子，只需要按照一定的步骤组织起来即可。以下是示例代码：
public class TSPGeneticAlgorithm {
//定义遗传算法的参数
private int populationSize;
private double mutationRate;
private double crossoverRate;
private int elitismCount;
//定义TSP问题的参数
private int[][] distances;
private int numCities;
//构造函数
public TSPGeneticAlgorithm(int populationSize, double mutationRate, double crossoverRate, int elitismCount, int[][] distances) {
this.populationSize = populationSize;
this.mutationRate = mutationRate;
this.crossoverRate = crossoverRate;
this.elitismCount = elitismCount;
this.distances = distances;
this.numCities = distances.length; //城市数量
}
//初始化种群
public Population initPopulation() {
Population population = new Population(this.populationSize, this.numCities);
return population;
}
//计算个体的适应度
public double calcFitness(Individual individual) {
int totalDistance = 0;
for (int i = 0; i < individual.getSize(); i++) {
int fromCity = individual.getCity(i);
int toCity = 0;
if (i + 1 < individual.getSize()) {
toCity = individual.getCity(i + 1);
} else {
toCity = individual.getCity(0);
}
totalDistance += this.distances[fromCity][toCity];
}
//适应度公式=1/总距离
double fitness = 1 / (double) totalDistance;
return fitness;
}
//评估种群中所有个体的适应度
public void evalPopulation(Population population) {
double populationFitness = 0;
for (Individual individual : population.getIndividuals()) {
double fitness = this.calcFitness(individual);
individual.setFitness(fitness);
populationFitness += fitness;
}
population.setPopulationFitness(populationFitness);
}
//判断是否达到终止条件
public boolean isTerminationConditionMet(int generation, int maxGenerations) {
return (generation >= maxGenerations);
}
//选择算子：轮盘赌选择
public Individual selectParent(Population population) {
double rouletteWheelPosition = Math.random() * population.getPopulationFitness();
double spinWheel = 0;
for (Individual individual : population.getIndividuals()) {
spinWheel += individual.getFitness();
if (spinWheel >= rouletteWheelPosition) {
return individual;
}
}
return population.getFittest(0);
}
//交叉算子：基于顺序的交叉
public Population crossoverPopulation(Population population) {
Population newPopulation = new Population(population.size());
for (int i = 0; i < this.elitismCount; i++) {
newPopulation.setIndividual(i, population.getFittest(i));
}
for (int i = this.elitismCount; i < population.size(); i++) {
Individual parent1 = this.selectParent(population);
Individual parent2 = this.selectParent(population);
Individual child = this.crossover(parent1, parent2);
newPopulation.setIndividual(i, child);
}
return newPopulation;
}
//顺序交叉算子
public Individual crossover(Individual parent1, Individual parent2) {
Individual child = new Individual(parent1.getSize());
int startPos = (int) (Math.random() * parent1.getSize());
int endPos = (int) (Math.random() * parent1.getSize());
for (int i = 0; i < child.getSize(); i++) {
if (startPos <= endPos && i >= startPos && i <= endPos) {
child.setCity(i, parent1.getCity(i));
} else if (startPos > endPos) {
if (!(i < startPos && i > endPos)) {
child.setCity(i, parent1.getCity(i));
}
}
}
for (int i = 0; i < parent2.getSize(); i++) {
if (!child.containsCity(parent2.getCity(i))) {
for (int j = 0; j < child.getSize(); j++) {
if (child.getCity(j) == -1) {
child.setCity(j, parent2.getCity(i));
break;
}
}
}
}
return child;
}
//变异算子：交换变异
public Population mutatePopulation(Population population) {
for (Individual individual : population.getIndividuals()) {
for (int i = 0; i < individual.getSize(); i++) {
if (Math.random() < this.mutationRate) {
int j = (int) (Math.random() * individual.getSize());
int temp = individual.getCity(i);
individual.setCity(i, individual.getCity(j));
individual.setCity(j, temp);
}
}
}
return population;
}
//找到当前种群中最优秀的个体
public Individual getFittest(Population population) {
Individual fittest = population.getIndividual(0);
for (Individual individual : population.getIndividuals()) {
if (individual.getFitness() > fittest.getFitness()) {
fittest = individual;
}
}
return fittest;
}
//运行遗传算法
public void run() {
int generation = 0;
//初始化种群
Population population = initPopulation();
//评估种群的适应度
evalPopulation(population);
//输出当前最优解的距离
Individual best = getFittest(population);
System.out.println("Initial distance: " + 1 / best.getFitness());
//迭代至终止条件
while (isTerminationConditionMet(generation, 100)) {
//选择父母个体
Population newPopulation = crossoverPopulation(population);
//变异
newPopulation = mutatePopulation(newPopulation);
//评估种群的适应度
evalPopulation(newPopulation);
//替换旧种群
population = newPopulation;
//输出当前最优解的距离
best = getFittest(population);
System.out.println("Generation: " + generation + " Distance: " + 1 / best.getFitness());
generation++;
}
System.out.println("Stopped after " + generation + " generations.");
//输出最终最优解的路径
best.printCities();
}
}
请问您是否需要完整的代码和文档呢？另外，您能否告诉我您的预算呢？
人工智能 --- 遗传算法解决TSP问题（JAVA版）
https://blog.csdn.net/weixin_53068616/article/details/121047109
TSP旅行商问题是一个经典的NP完全问题，TSP问题的本质，其实就是求解遍历图G = (V, E, C)，所有的节点一次并且回到起始节点，使得连接这些节点的路径成本最低。由于比较基础和经典，网上资料很多。你可以多找找资料看看。你现在看不懂，是因为你只看代码，没有先理解清楚TSP问题的相关理论。因此，建议你先把TSP和遗传算法这两个相关的理论搞清楚先。然后再来理解代码：
https://www.cnblogs.com/stpaul/articles/6256231.html
你看看上面这个资料，有比较详细的理论和程序代码解析
遗传算法是一种启发式的优化算法，可以用于求解TSP问题。TSP问题是指对于给定的若干个城市和它们之间的距离，找到一条从起点出发，途经所有城市恰好一次，最后回到起点的最短路径。建议先把遗传算法和TSP问题这两个理论学明白，然后去看代码就清楚了