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Java 旅行商问题
旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是一个经典的组合优化问题,要求找到访问一组城
市并返回原点的最短可能路线,且每个城市仅访问一次。由于 TSP 是 NP-hard 问题,对于大规模的
问题实例,通常使用启发式或近似算法来寻找接近最优解的解。
下面是使用遗传算法解决旅行商问题(TSP)的完整 Java 代码示例。此代码包括了所有必要的方法和类
定义,以及详细的注释
import java.util.*;
public class TravelingSalesmanProblem {
private static final int POPULATION_SIZE = 100;
private static final int GENERATIONS = 1000;
private static final double MUTATION_RATE = 0.02;
private static final int CITY_COUNT = 10;
public static void main(String[] args) {
List<City> cities = generateRandomCities(CITY_COUNT);
List<List<City>> population = initializePopulation(cities, POPULATION_SIZE);
List<City> bestRoute = geneticAlgorithm(population, cities, GENERATIONS,
MUTATION_RATE);
System.out.println("Best Route: " + bestRoute);
}
// 进化种群,进行多代遗传
private static List<List<City>> geneticAlgorithm(List<List<City>> population, List<City> cities,
int generations, double mutationRate) {
for (int i = 0; i < generations; i++) {
population = evolvePopulation(population, cities, mutationRate);
}
return getFittest(population);
}
// 进化单一代种群
private static List<List<City>> evolvePopulation(List<List<City>> population, List<City> cities,
double mutationRate) {
List<List<City>> newPopulation = new ArrayList<>();
while (newPopulation.size() < POPULATION_SIZE) {
List<City> parent1 = rouletteWheelSelection(population);
List<City> parent2 = rouletteWheelSelection(population);
List<City> child = crossover(parent1, parent2);
mutate(child, mutationRate);
newPopulation.add(child);
}
return newPopulation;
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