Einführung
Der genetische Algorithmus (GA) ist ein heuristischer Suchalgorithmus, der vom Prozess der natürlichen Selektion inspiriert ist. Dieser Algorithmus wird häufig zur Lösung von Optimierungs- und Suchproblemen verwendet. In diesem Artikel werden wir detailliert beschreiben, wie genetische Algorithmen mit verbesserten Operatoren angewendet werden können, um integrierte Handlungsreisende (TSP) und abgedeckte Pfadplanungsprobleme zu lösen.
1. Überblick über den genetischen Algorithmus
Der genetische Algorithmus ist ein Optimierungsalgorithmus, der Darwins Theorie der natürlichen Selektion und des genetischen Mechanismus simuliert. Zu den Hauptkomponenten des Algorithmus gehören:
- wählen
- Crossover (Hybridisierung)
- Mutationen
Durch die oben genannten drei Schritte kann GA Generation für Generation an die optimale Lösung herangehen.
2. Problem des Handlungsreisenden (TSP)
Das TSP-Problem wird wie folgt beschrieben: Ein reisender Verkäufer muss n Städte besuchen, von einer bestimmten Stadt aus starten, jede Stadt einmal durchqueren und schließlich in die Ausgangsstadt zurückkehren. Ziel ist es, den Weg mit der kürzesten Gesamtfahrstrecke zu finden.
3. Problem bei der Planung des Abdeckungspfads
Bei Problemen bei der Abdeckungspfadplanung besteht die Aufgabe darin, einen Pfad zu finden, der alle angegebenen Punkte oder Bereiche abdeckt, was bei Drohnen- oder Roboteranwendungen üblich ist.
4. Python-Implementierung
Definieren wir zunächst die Datenstruktur von TSP und initialisieren wir die Parameter des genetischen Algorithmus:
import numpy as np
# 城市数据
cities = {