科技网站建设分析,无锡做网站公司费用价格,wordpress添加相册,wordpress 三主题公园博主用最简单的方式告诉你遗传算法是什么#xff0c;估计这是网上最简单的遗传算法入门教程了。首先我们先带入一个问题#xff0c;我们要去9大城市旅游#xff0c;想知道每个城市走一遍#xff0c;总路程最短的出行顺序是什么#xff1f; OK#xff0c;题目我们已经明确…博主用最简单的方式告诉你遗传算法是什么估计这是网上最简单的遗传算法入门教程了。首先我们先带入一个问题我们要去9大城市旅游想知道每个城市走一遍总路程最短的出行顺序是什么 OK题目我们已经明确我们来看看遗传算法是怎么来帮我们找出来这个最优解的。 第一步我们自己定义计算规模也叫种群大小为什么叫这个因为遗传算法是真正模拟生物遗传的元素我们定义了100就是假设100条线路这些线路里面的数字数据是初始化时让程序随机生成的当然我们也可以定义30就是假设30条线路然后把数据初始上去这些都是自己定的。
第二步我们让电脑开始计算100组线路中每一组的路程有多长。这样的情况下比如第一组从1到2到3到4到5到6到7到8到9的总距离是7000KM。第二组从9到8到7到6到5到4到3到2到1的总距离是6000KM......第100组的总距离是8888KM。
第三步我们对100组的总距离排序升序距离越小就在前面距离越大就越在后面。然后我们规定90个进入下一轮淘汰掉最后距离最大的10个因为我们想要距离最短的。我们还要再随机生成10个组数据和90个一起进入下一轮保证我们每次计算都有100个。我们还要模拟大自然中的变异在90个优剩组中每组的数字顺序让它随机变一点。比如第一组7000KM进入了下一轮我们随机改变它一点从123456789改变为213456789。
第四步我们一直重复上面的过程我们可以定义循环计算1000次也可以定义不管运行多少次一直要运算10分钟。我记得SAP APO的算法参数就是定义的运算10分钟。 图片截至网友的程序计算可以看到统计每次计算后我们找到的最短距离越来越小最后就不再变小了这样我们就认为我们找到了最优解虽然它可能还不是最优的最短距离但是应该已经很靠谱了。 图片截至网友的CSDN博客说的内容是GA遗传算法同ALNS算法是很类似的我理解是ALNS算法在进化和淘汰机制上作了优化控制而遗传算法是随机的。
//-----------2024.3.24增加C#程序DEMO代码内容---------------
话说光说不练假把式今天周末用C# WINFORM写了一个最简单的DEMO用遗传算法来计算一次旅游中国9个真实城市经纬坐标的最短距离。经过GA算法计算很快就得到了最优解和最短距离是3129公里. 谁说C#写算法不好用我感觉很好用啊全部代码如下
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Security.Policy;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;namespace MyGA
{public partial class Form1 : Form{public static CityPoint cityPoint1 new CityPoint() { Latitude 106.45000, Longitude 29.56667 }; //重庆public static CityPoint cityPoint2 new CityPoint() { Latitude 104.06667, Longitude 30.66667 }; //成都public static CityPoint cityPoint3 new CityPoint() { Latitude 103.73333, Longitude 36.03333 }; //兰州public static CityPoint cityPoint4 new CityPoint() { Latitude 108.95000, Longitude 34.26667 }; //西安public static CityPoint cityPoint5 new CityPoint() { Latitude 118.78333, Longitude 32.05000 }; //南京public static CityPoint cityPoint6 new CityPoint() { Latitude 121.43333, Longitude 34.50000 }; //上海public static CityPoint cityPoint7 new CityPoint() { Latitude 116.41667, Longitude 39.91667 }; //北京public static CityPoint cityPoint8 new CityPoint() { Latitude 113.23333, Longitude 23.16667 }; //广州public static CityPoint cityPoint9 new CityPoint() { Latitude 114.06667, Longitude 22.61667 }; //深圳public static ListCityPoint city9 new ListCityPoint();public static ListNUM9 list100 new ListNUM9();public static NUM9 mini new NUM9();public Form1(){InitializeComponent();//------线程------------- Control.CheckForIllegalCrossThreadCalls false;Thread thread new Thread(new ThreadStart(gogogo));thread.IsBackground true;thread.Start();}void gogogo(){mini.distance 9999999;//--------------------------- for (int i 1; i 9; i){ city9.Add(cityPoint1); city9.Add(cityPoint2); city9.Add(cityPoint3); city9.Add(cityPoint4); city9.Add(cityPoint5); city9.Add(cityPoint6); city9.Add(cityPoint7); city9.Add(cityPoint8); city9.Add(cityPoint9); }//-----计算距离-------------------- for (int i 1; i 100; i){NUM9 tmp new NUM9();tmp.CalCal();list100.Add(tmp);}list100.Sort(new NUM9Comparer());//------显示---------------------------foreach (var one in list100){listBox1.Items.Add(one.numbers[0] one.numbers[1] one.numbers[2] one.numbers[3] one.numbers[4] one.numbers[5] one.numbers[6] one.numbers[7] one.numbers[8] one.distance);}for (int d 1; d 10000; d){Thread.Sleep(50);toolStripStatusLabel1.Text 计算次数: d.ToString();//------淘汰掉最后10个-------------list100.RemoveRange(90, 10);//---------变异前面90个---------------foreach (var l in list100){l.change();}//------补上10个----------for (int i 1; i 10; i){NUM9 tmp new NUM9();tmp.CalCal();list100.Add(tmp);}//------排序----------list100.Sort(new NUM9Comparer());//----取最短距离--------------if (mini.distance list100[0].distance){mini.distance list100[0].distance;mini.numbers list100[0].numbers;listBox2.Items.Add(mini.numbers[0] mini.numbers[1] mini.numbers[2] mini.numbers[3] mini.numbers[4] mini.numbers[5] mini.numbers[6] mini.numbers[7] mini.numbers[8] mini.distance);}}}public static double CalculateDistance(CityPoint c1, CityPoint c2){double lat1 c1.Latitude;double lon1 c1.Longitude;double lat2 c2.Latitude;double lon2 c2.Longitude;double radiusOfEarth 6371; // 地球平均半径单位为千米double lat1Rad Math.PI * lat1 / 180;double lat2Rad Math.PI * lat2 / 180;double lon1Rad Math.PI * lon1 / 180;double lon2Rad Math.PI * lon2 / 180;double deltaLat lat2Rad - lat1Rad;double deltaLon lon2Rad - lon1Rad;double a Math.Sin(deltaLat / 2) * Math.Sin(deltaLat / 2) Math.Cos(lat1Rad) * Math.Cos(lat2Rad) * Math.Sin(deltaLon / 2) * Math.Sin(deltaLon / 2);double c 2 * Math.Atan2(Math.Sqrt(a), Math.Sqrt(1 - a));return radiusOfEarth * c;}public class CityPoint{public double Latitude { get; set; } // 纬度public double Longitude { get; set; } // 经度}public class NUM9{public static Random random new Random();public int[] numbers Enumerable.Range(1, 9).OrderBy(x random.Next()).ToArray();public int distance 0;//------评价函数---------public void CalCal(){distance 0;for (int i 0; i 8; i){distance distance ((int)CalculateDistance(city9[numbers[i]], city9[numbers[i 1]]));}}//-----变异----------public void change(){for (int i 0; i 3; i) //只变3个{int index random.Next(1, 9);int temp numbers[index];numbers[index] numbers[0];numbers[0] temp;}CalCal();}}public class NUM9Comparer : IComparer NUM9{public int Compare(NUM9 x, NUM9 y){return x.distance.CompareTo(y.distance);}}}
}
