人工智能 --- 遗传算法解决TSP问题（JAVA版）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了人工智能 --- 遗传算法解决TSP问题（JAVA版）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
TSP问题，又称旅行商问题、货郎问题。
问题描述：再给定的城市地图中，要求旅行商走遍所有的城市，且每一个城市只能去一次，求该旅行商能够走遍所有城市的最短路径。
使用遗传算法解决该问题，遗传算法指通过给定的初始种群，进行有限次的种族迭代，最后使种族中保留个体适应度都是最高的（即适应度高的个体能够再种族中进行繁殖，它们的基因不会被淘汰）,适应度高的个体就代表要求的最优解。
本文中个体以字符串形式表示，个体集合使用Map<String,Integer> population，key：表示个体的染色体，value：表示个体的适应度。使用Map集合是因为能够保证种群中的个体染色体唯一。
由上图可以看出，个体适应度值大的个体计算出来的选择概率也就大（选择概率=个体适应度/种群中个体适应度总和），而TSP问题中，个体的优劣是看个体的距离代价是否为最小，因此为了保证距离代价小的个体适应度最大，则定义一个max值（max要足够大，大于距离矩阵中可能出现的最大距离代价的值），个体适应度=max-个体距离代价 。即可保证距离代价小的个体，适应度是大的，最后输出最优解时，在使用max-最优个体适应度，即可算出最小距离代价（最短路径长度）。
在种群迭代的过程中有如下动作:
random_select(Map population):在种群中随机选择一个符合概率要求的个体（本文中选择根据该方法选出的个体将作为父代进行交叉繁殖出子代）
reproduce(String x,String y):根据选出的父代个体，进行交叉繁殖，产生一个子代个体
mutate（String x）：根据随机生成的概率p（random(0~1)），（if p < β）则对传入的个体执行变异操作。变异方法为在个体中随机生成两个坐标，坐标取值范围 1~x.length()-1 此处不能够取下标0 是因为，本文方法中，能够指定起点城市，为了保证后续生成的子代，都是以该城市作为起点城市，所以 在变异函数 mutate 和 交叉函数reproduce 中都要保证不改变 字符串第一位的值。
select_Best():在种群中选择适应度最大的个体，作为最优个体（best_individual）。
isRepeat（String x）：判断保证个体的染色体没有重复的基因，在TSP问题中，基因指的就是城市的编号，染色体就是行走方式，而每个城市只能去一次，因此需要保证染色体中没有重复的基因。
*注：本文代码无法保证最后的种群中个体都是最优解个体（解决办法还不会，我是菜鸡），因为种群有个变异函数，及时在某一次迭代过程中，种群只剩一个最优个体后，也会因为变异，而导致个体改变。但是因为只要迭代次数够多，最后都能保证最优解在迭代过程中，出现至少一次，而select_best：将该解保存在了best_individual 中，所以程序最后能输出最优解。若要输出所有最优解，则将best_individual 改成Map 集合，然后对其中的内容进行控制即可。
package com.AI.Experiment4;
import java.util.*;
/**
* 遗传算法的结点（一个结点作为一个个体）
*/
class GN_Node {
public String sol; //存放路径
public int value; //存放该路径的距离代价
public GN_Node(int num){
sol="";
value=Integer.MAX_VALUE;
}
}
/**
* 遗传算法 解决TSP问题
*
* 由于遗传算法要求个体适应度大的易于繁殖，而TSP问题求的是最短路径，
* 因此需要保证路径值最短的个体的适应度、选择概率、累积概率是相对大
* 的，因此将个体的适应度 都减去相同的值（该值要足够大。大于所有可
* 能计算出来的路径长度），再取绝对值。最后的最短路径结果，只需要
* 使用该值，减去个体的适应度即可。
*/
public class Genetic_algorithms {
private Map<String,Integer> population; //种群,使用map保存个体（individual），key为个体的基因片段，value为个体的评估值，这样可以保证个体的唯一，一个键值对表示一个个体
private int[][] Dist; //城市的距离矩阵
private int city_num;//城市数量
private float mutate;//个体变异率 （若概率小于该数，则变异个体）
private int max=3000; //最大值
private String best_individual; //最优个体
private int best_distance; //最短路径长度
/**
* 初始化算法执行所需要的各个参数
* @param dist 城市距离矩阵
* @param mutate 个体变异率
* @param start 起点城市
* @param num 初始化种群大小
*/
public Genetic_algorithms(int[][] dist,float mutate,int start,int num){
Dist=dist;
population=new HashMap<>();
city_num=Dist.length;
this.mutate=mutate;
init(start,num);
}
/**
* 在当前种群中，选出适应度最大的作为最优解
* @return
*/
public void select_Best(){
Set<String> strings = population.keySet();
for (String string : strings) {
if(population.get(string)>best_distance){
best_individual=string;
best_distance=population.get(string);
}
}
}
/**
* 初始化初代种群
* @param start 起点城市
* @param num 初代种群大小
*/
public void init(int start,int num){
//生成含有10个不相同个体的初始种群
int i=0;
Random random=new Random();//用于产生 0~city_num 之间的整数，作为城市编号
do{
String individual=""+start; //个体，保证个体基因不重复，TSP问题中，基因指城市编号
for(int j=1;j<city_num;j++){
int gen;
do{
gen=random.nextInt(city_num); //随机生成城市编号
}while(isRepeat(individual,gen));//确保生成的基因不重复
individual+=gen;
}
if(!population.containsKey(individual)){
//若不包含该个体，则将其加入到map集合中
//计算该个体的适应度
int value=evaluate(individual);
population.put(individual,value);
//初始化最优解，将第一个个体作为最优解赋值给 best_individual 和 best_distance
if(i==0){
best_individual=individual;
best_distance=value;
}
i++;
}
}while(i<num);
System.out.println(population);
}
/**
* 用于检查一个基因，在该基因个体基因上是否有重复
* @return
*/
public boolean isRepeat(String individual,int gen){
for(int i=0;i<individual.length();i++){
if(individual.charAt(i)-'0'==gen)
return true;
}
return false;
}
/**
* 实现个体的变异，变异方式为：随机生成两个坐标，x、y x≠y 然后将x和y的基因对换
* @param individual
*/
public String mutate(String individual){
Random random=new Random();
int length=individual.length();
int x,y;
do{
x=random.nextInt(length);
y=random.nextInt(length);
}while(!(x!=0&&y!=0&&x!=y));
char[] chars = individual.toCharArray();
char temp=chars[x];
chars[x]=chars[y];
chars[y]=temp;
String mutate_individual="";
for (int i=0;i<chars.length;i++){
mutate_individual+=chars[i];
}
return mutate_individual;
}
/**
* 根据传入的个体基因，计算该结点的适应度
* @param individual
* @return
*/
public int evaluate(String individual){
int distance=0; //用距离代价作为该个体的适应度
int x;
int y;
for(int i=1;i<individual.length();i++){
x=individual.charAt(i-1)-'0'; //计算出城市编号
y=individual.charAt(i)-'0'; //计算出城市编号
distance=distance+Dist[x][y];
}
x=individual.charAt(city_num-1)-'0';
y=individual.charAt(0)-'0';
distance=distance+Dist[x][y];
return -(distance-max);//由于遗传算法要求个体适应度大的易于繁殖，而TSP问题求的是最短路径，因此给计算出来的距离代价加上-号，保证距离代价小的个体适应度大
}
/**
* 在种群中随机选择个体进行繁殖
* @param population
* @return
*/
public String random_select(Map population){
int sum=0; //保存个体适应度总和，用于求个体的选择概率 选择概率=个体适应度/种群适应度总和
Random random=new Random(); //用于生成随机选择概率
Set<String> set = population.keySet();
for (String s : set) {
sum+=(int)population.get(s);
}
for (String s : set) {
double r=random.nextDouble(); //生成随机选择概率
//若该个体的选择概率大于随机生成的选择概率，则将该个体作为选择出来的个体进行繁殖
double value=((double) ((int)population.get(s))/sum);
// System.out.println(r+","+value+","+(int)population.get(s));
if(r<value){
return s;
}
}
return null;
}
/**
* 传入两个父辈个体，放回其后代
* @param x
* @param y
* @return
*/
public String reproduce(String x,String y){
int n=x.length();
Random random=new Random(); //用于生成随机的分割点，但是不能去0和n-1
int index=0;
do{
index=random.nextInt(n);
}while(index>0&&index<n-1);
return x.substring(0,index)+y.substring(index,n); //返回后代
}
/**
* 判断是否有重复基因
* @param individual
* @return
*/
public boolean isRepeat(String individual){
for(int i=0;i<individual.length();i++){
for(int j=i+1;j<individual.length();j++){
if(individual.charAt(i)==individual.charAt(j))
return true;
}
}
return false;
}
/**
* 遗传算法主函数
*
*/
public void GN_main(){
Random random=new Random();
int num_iteration=0; //计数种群的迭代次数
while(num_iteration<10000){
Map<String,Integer> new_population=new HashMap<>(); //临时存放新产生的种群
//每一次迭代，先在种群中选出最优best_individual
select_Best();
for(int i=0;i<population.size();i++){
//随机选择两个父个体
String parent1;
String parent2;
do {
parent1=random_select(population);
}while (parent1==null);
do {
parent2=random_select(population);
}while (parent2==null);
//两个父个体产生一个子个体,确保子代没有重复的基因
String child;
do {
child=reproduce(parent1,parent2);
}while (isRepeat(child));
float r=random.nextFloat(); //随机产生一个0~1之间的数
if(r<random.nextFloat()){
child=mutate(child);
}
if(!new_population.containsKey(child)){
int value=evaluate(child);
new_population.put(child,value); //将子代加入种群
}
}
//更新种群，将新产生的种群作为当前种群，继续进行下一代繁殖
population=new_population;
/*
此处有一个想法：就是想要在种群中进行一个淘汰机制，将新种群于就种群求并集，然后计算出种群的平均适应度，
再将并集后的种群中，小于平均适应度的个体给淘汰出种群。想要以此保证种群不断收敛到最优个体（即希望种群
中剩余个体都是最优解），但是程序逻辑个人感觉没问题，但是程序报错
（Exception in thread "main" java.util.ConcurrentModificationException）
没想明白为啥报错。。。。。
Set<String> strings = new_population.keySet();
for (String string : strings) {
if (!population.containsKey(string)){
population.put(string,new_population.get(string));
}
}
System.out.println(population);
//淘汰部分种群成员，此处淘汰适应度低于平均值的
Set<String> strings1 = population.keySet();
int sum=0;
for (String s : strings1) {
sum+=population.get(s);
}
sum=sum/population.size();
for (String s : strings1) { //报错位置！！！！！！！！！！！！！！！！
if(population.get(s)<=sum){
population.remove(s);
}
}
*/
num_iteration++;
System.out.println("当前迭代第"+num_iteration+"次。种族为："+population);
}
}
public String getBest_individual() {
return best_individual;
}
public int getBest_distance() {
return best_distance;
}
public Map<String, Integer> getPopulation() {
return population;
}
public static void main(String[] args) {
int max=655;
//距离矩阵
int[][] Dist={{max,3,2,3,max},{3,max,max,6,4},{2,max,max,1,5},{3,6,1,max,7},{max,4,5,7,max}};
float a=0.98f;
Genetic_algorithms sa=new Genetic_algorithms(Dist,a,0,10);
sa.GN_main();
System.out.println("最佳行驶路径:"+sa.getBest_individual()+".最短路径:"+(3000-sa.getBest_distance()));
}
}
广东省各市区之间的距离矩阵：
https://blog.csdn.net/weixin_53068616/article/details/121049943?spm=1001.2014.3001.5501*注:由于广东省有21个市，若要计算该矩阵的最短距离，则需要将字符串改为21进制，即城市编号在个体字符串表现为：0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L。 加多一个函数，将个体字符串，修改回城市编号，然后计算适应度。
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