[发明专利]一种TSP问题路径规划方法

权利要求书

1.一种TSP问题路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、将迭代次数gn初始化为1，初始化最大迭代次数GN_max；

步骤2、读取各城市的位置信息，并计算各城市之间的距离；

步骤3、用贪婪算法产生初始种群，并计算其适应度值，包括以下步骤：

对每个个体，先随机选一个城市作为起点，然后搜索未加入的城市，找到距当前城市最近的城市，将其加入个体中并作为当前城市，继续搜索并添加城市，直到所有城市都加入到个体中，得到用贪婪算法产生的个体，重复上述操作，得到所有初始个体，计算每一个初始个体的适应度值F，设个体为x＝(x₁,x₂,...,x_n)，n为城市的数目，则个体x所对应的路径长度D为：则有：

步骤4、将适应度值F最差的若干个个体替换为随机生成的个体；

步骤5、根据适应度函数计算所有个体的适应度值；

步骤6、依据步骤5计算得到的适应度值对种群中的个体进行选择操作；

步骤7、对种群中的个体进行交叉操作；

步骤8、对种群中的个体进行变异操作；

步骤9、从种群中随机选择若干个个体进行模拟退火操作；

步骤10、计算新种群中所有个体的适应度值；

步骤11、将当前代的最优解赋给种群中的第一个个体，并将该最优个体变异后赋给种群中第二个个体；

步骤12、将迭代次数gn加1，更新迭代次数；

步骤13、判断迭代次数gn是否达到最大迭代次数GN_max，若达到，则输出最优路径，结束算法，否则跳转至步骤4。

2.根据权利要求1所述的TSP问题路径规划方法，其特征在于，步骤1中，还需要初始化如下参数：个体数N、交叉概率P_c、变异概率P_m、模拟退火初始温度T₀、终止温度T_f、模拟退火Markov链长度M、温度衰减率Delta。

3.根据权利要求1所述的TSP问题路径规划方法，其特征在于，所述步骤4包括以下步骤：将个体按照适应度值F排序，对于最差的若干个个体，随机生成一个个体将其替换。

4.根据权利要求1所述的TSP问题路径规划方法，其特征在于，步骤6中，对种群中的个体进行选择操作时采用轮盘赌选择法，对于个体x_i而言，其被选择的概率为P_i，则有：

式中，N为个体的总数；F(x_i)为个体x_i的适应度值。

5.根据权利要求1所述的TSP问题路径规划方法，其特征在于，步骤7中，交叉操作采用部分匹配交叉(PMX)法。

6.根据权利要求1所述的TSP问题路径规划方法，其特征在于，步骤8中，变异操作采用倒位变异。

7.根据权利要求1所述的TSP问题路径规划方法，其特征在于，步骤9中，对随机选择的若干个体进行模拟退火操作，其中要以一定的概率p来接受比原个体更差的个体作为新解，式中，D_new为扰动后个体对应的路径长度，D为原个体对应的路径长度，T为模拟退火中当前的温度，最后用模拟退火过程中搜索到的最优个体来替换选中的那个个体，模拟退火中温度用下式更新：T_new＝T·Delta，T_new为更新后的温度，Delta温度衰减率。