【人工智能】高级搜索技术（模拟退火搜索算法和遗传算法解决旅行商问题）

目录

一、旅行商问题

[1. 需求分析](#1. 需求分析)

[2. 数据结构、功能模块设计与说明](#2. 数据结构、功能模块设计与说明)

[2.1 数据结构](#2.1 数据结构)

（1）模拟退火搜索算法

（2）遗传算法

[2.2 功能模块设计](#2.2 功能模块设计)

（1）模拟退火搜索算法

（2）遗传算法

[3. 核心代码与测试结果说明](#3. 核心代码与测试结果说明)

（1）模拟退火搜索算法

（2）遗传算法

[4. 心得体会](#4. 心得体会)

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一、旅行商问题

现有一个商人，准备从广州出发，经过广东省的各个城市再回到广州，每个城市只经过一次，城市分布情况见图1所示。请使用模拟退火搜索算法和遗传算法寻找一条线路，使得商人按上述要求走过的路径之和最短，并比较两种方法所使用的时间和最终的行走路径的优越性。各个城市之间的距离请通过上网搜索确定。

图1 广东省市级城市分布图

1. 需求分析

使用模拟退火搜索算法和遗传算法寻找一条线路，使得商人从广州出发，经过广东省的各个城市再回到广州，每个城市只经过一次且路径之和最短。

2. 数据结构、功能模块设计与说明

2.1 数据结构

（1）模拟退火搜索算法

① 分别有初始温度、冷却因子、终止温度、每个温度内循环次数、城市数量，数据结构如下

② 字符串数组保存城市名称

③ Dist数组存储广东省内各城市之间的距离：

④ 用ArrayList存储路径，路径上的一个城市用一个整形保存它在cities数组中对应的下标。

（2）遗传算法

① 下面几张截图和上面算法一样

② 每一个个体用一个类表示，保存当前个体的路径数组和适应度。

③ 适应度的计算：适应度=1/路径距离。路径越短，适应度越高，越容易被接受。

2.2 功能模块设计

（1）模拟退火搜索算法

流程图如下：

（2）遗传算法

① 总流程图：

说明：这个遗传算法我的编码就是这个路径上各城市对应在cities数组中的下标。以下是各重要的子模块流程图。

② 子模块1：选择适应度高的染色体流程图

③ 子模块2：生成累积概率表流程图

④ 子模块3：轮盘选择法流程图

⑤ 子模块4：交叉操作流程图

⑥ 子模块5：变异操作流程图

3. 核心代码与测试结果说明

（1）模拟退火搜索算法

① 控制温度下降：外循环温度，内循环每个温度遍历次数

② 初始化路径列表

③ 计算整数列表表示的路径上的节点距离之和

④ 概率函数：判断是否接受新的解

⑤ 模拟退火算法测试结果：

结果为2904

（2）遗传算法

① 主函数

② 初始化种群

③ 计算适应度

④ 选择适应度高的个体

⑤ 计算累积概率表

⑥ 交叉

部分代码：

⑦ 变异

遗传算法测试结果：

我设置的初始个体数是500个，这里第一代就已经找到最终结果了，和模拟退火一样是2904

4. 心得体会

（1）两种算法在相近的运行时间内，模拟退火的误差维持在5%左右，稍差于遗传算法。

（2）模拟退火是采用单个个体进行优化，遗传算法是一种群体性算法。

（3）模拟退火与遗传算法都对初解有一定的依赖性，好的初解有利于最终解。

（4）遗传算法可以采用并行计算来加快算法运行。