酷代码 AI
菜单
全部AI  /  热门  /  AI写代码神器
服务商

clc; clear; % 邻接矩阵表示图的边权重 (距离) distance_matrix = [ 0, 2, 5, 4, inf, 4; 2, 0, 2, inf, inf, 1; 5, 2, 0, 3, 3, inf; 4, inf, 3, 0, 1, inf; inf, inf, 3, 1, 0, 1; 4, 1, inf, inf, 1, 0 ]; num_cities = size(distance_matrix, 1); % 城市数量 % 遗传算法参数 pop_size = 100; % 种群大小 max_gen = 200; % 最大迭代代数 crossover_rate = 0.8; % 交叉概率 mutation_rate = 0.2; % 变异概率 % 初始化种群 population = zeros(pop_size, num_cities); for i = 1:pop_size population(i, :) = randperm(num_c

以下是为您补充的 3 点额外需要注意的逻辑点: 1. 对于交叉和变异操作的具体实现方式,需要考虑如何在保持种群多样性的同时,朝着更优的方向进化。 2. 适应度函数的设计要能够准确反映解的质量,例如路径的总距离越小适应度越高。 3. 在算法的迭代过程中,要注意保存每一代的最优解,以便最终能得到全局最优或接近最优的结果。 请问您是希望对这段代码进行修改完善,还是基于它做进一步的开发呢? [2024-11-25 02:48:03 | AI写代码神器 | 128点数解答]

相关提问