TSP を GA で解いてみる

kazuki_nagasawa

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TSP ( Traveling Salesman Problem、巡回セールスマン問題 ) を
GA ( Genetic Algorithm、遺伝子的アルゴリズム ) で解いてみました。

全画面モード推奨です。


■ 使用法

 「Settings」ボタンで、各種パラメータを設定できます。
   Cities : 都市数
   Salesmans : セールスマン数
   Crossover : 交叉の割合 ( 0 ~ 1 )
   Mutation : 突然変異の割合 ( 0 ~ 1 )
   Selection : 淘汰、エリート選択の割合 ( 0 ~ 1 )
   Width : 都市のX座標の最大値
   Height : 都市のY座標の最大値

 「Settings」ボタンで「Save changes」を押して保存した設定は、
 「Initialize」ボタンを押して環境を初期化することで適用されます。

 「Start」ボタンでスタート、「Stop」ボタンでストップします。


■ 備考

 ・適応度は、全ての都市間の距離の2乗。
  この値が一番小さなセールスマンが一番良いセールスマン。

 ・交叉は「循環交叉」。
 ・突然変異は「逆位」。
 ・淘汰は、指定された割合まで「エリート選択」、残りは「ルーレット選択」。


■ 参考

 静岡理工科大学、遺伝子的アルゴリズムについての説明がされているページを読みました。
 http://www.sist.ac.jp/~suganuma/kougi/other_lecture/SE/opt/GA/GA.htm

 用語等、このページを参考にしました。

  • TSP を GA で解いてみる
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Three.js や Processing.js など、描画系のライブラリで遊んでます。 色々描けるようになりたいにゃ~。

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