博主用最简单的方式告诉你遗传算法是什么，估计这是网上最简单的遗传算法入门教程了。首先我们先带入一个问题，我们要去9大城市旅游，想知道每个城市走一遍，总路程最短的出行顺序是什么？
OK，题目我们已经明确，我们来看看遗传算法是怎么来帮我们找出来这个最优解的。
如果你觉得，看文字太麻烦，博主也准备了一份B站的同步视频：【遗传算法入门-哔哩哔哩】 遗传算法入门_哔哩哔哩_bilibili
第一步，我们自己定义计算规模，也叫种群大小（为什么叫这个，因为遗传算法是真正模拟生物遗传的元素），我们定义了100，就是假设100条线路，这些线路里面的数字数据，是初始化时让程序随机生成的，当然我们也可以定义30，就是假设30条线路，然后把数据初始上去，这些都是自己定的。
第二步，我们让电脑开始计算，100组线路中，每一组的路程有多长。这样的情况下，比如第一组从1到2到3到4到5到6到7到8到9，的总距离是7000KM。第二组从9到8到7到6到5到4到3到2到1的总距离是6000KM......第100组的总距离是8888KM。
第三步，我们对100组的总距离排序（升序），距离越小就在前面，距离越大就越在后面。然后我们规定，90个进入下一轮，淘汰掉最后距离最大的10个，因为我们想要距离最短的。我们还要再随机生成10个组数据，和90个一起进入下一轮，保证我们每次计算都有100个。我们还要模拟大自然中的变异，在90个优剩组中，每组的数字顺序让它随机变一点。比如第一组7000KM进入了下一轮，我们随机改变它一点，从1，2，3，4，5，6，7，8，9改变为2，1，3，4，5，6，7，8，9。
第四步，我们一直重复上面的过程，我们可以定义循环计算1000次，也可以定义不管运行多少次一直要运算10分钟。我记得SAP APO的算法参数就是定义的运算10分钟。
图片截至网友的程序计算，可以看到统计每次计算后，我们找到的最短距离越来越小，最后就不再变小了，这样我们就认为，我们找到了最优解，虽然它可能还不是最优的最短距离，但是应该已经很靠谱了。
图片截至网友的CSDN博客，说的内容是GA遗传算法同ALNS算法是很类似的，我理解是ALNS算法在进化和淘汰机制上作了优化控制，而遗传算法是随机的。
//-----------2024.3.24增加C#程序DEMO代码内容---------------
话说光说不练假把式，今天周末，用C# WINFORM写了一个最简单的DEMO，用遗传算法来计算一次旅游中国9个真实城市经纬坐标的最短距离。经过GA算法计算，很快就得到了最优解和最短距离是3129公里.
谁说C#写算法不好用，我感觉很好用啊，全部代码如下：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Security.Policy;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
namespace MyGA
{
public partial class Form1 : Form
{
public static CityPoint cityPoint1 = new CityPoint() { Latitude = 106.45000, Longitude = 29.56667 }; //重庆
public static CityPoint cityPoint2 = new CityPoint() { Latitude = 104.06667, Longitude = 30.66667 }; //成都
public static CityPoint cityPoint3 = new CityPoint() { Latitude = 103.73333, Longitude = 36.03333 }; //兰州
public static CityPoint cityPoint4 = new CityPoint() { Latitude = 108.95000, Longitude = 34.26667 }; //西安
public static CityPoint cityPoint5 = new CityPoint() { Latitude = 118.78333, Longitude = 32.05000 }; //南京
public static CityPoint cityPoint6 = new CityPoint() { Latitude = 121.43333, Longitude = 34.50000 }; //上海
public static CityPoint cityPoint7 = new CityPoint() { Latitude = 116.41667, Longitude = 39.91667 }; //北京
public static CityPoint cityPoint8 = new CityPoint() { Latitude = 113.23333, Longitude = 23.16667 }; //广州
public static CityPoint cityPoint9 = new CityPoint() { Latitude = 114.06667, Longitude = 22.61667 }; //深圳
public static List<CityPoint> city9 = new List<CityPoint>();
public static List<NUM9> list100 = new List<NUM9>();
public static NUM9 mini = new NUM9();
public Form1()
{
InitializeComponent();
//------线程-------------
Control.CheckForIllegalCrossThreadCalls = false;
Thread thread = new Thread(new ThreadStart(gogogo));
thread.IsBackground = true;
thread.Start();
}
void gogogo()
{
mini.distance = 9999999;
//---------------------------
for (int i = 1; i <= 9; i++)
{ city9.Add(cityPoint1); city9.Add(cityPoint2); city9.Add(cityPoint3); city9.Add(cityPoint4); city9.Add(cityPoint5); city9.Add(cityPoint6); city9.Add(cityPoint7); city9.Add(cityPoint8); city9.Add(cityPoint9); }
//-----计算距离--------------------
for (int i = 1; i <= 100; i++)
{
NUM9 tmp = new NUM9();
tmp.CalCal();
list100.Add(tmp);
}
list100.Sort(new NUM9Comparer());
//------显示---------------------------
foreach (var one in list100)
{
listBox1.Items.Add(one.numbers[0] + " " + one.numbers[1] + " " + one.numbers[2] + " " + one.numbers[3] + " " + one.numbers[4] + " " + one.numbers[5] + " " + one.numbers[6] + " " + one.numbers[7] + " " + one.numbers[8] + " " + one.distance);
}
for (int d = 1; d <= 10000; d++)
{
Thread.Sleep(50);
toolStripStatusLabel1.Text = "计算次数:" + d.ToString();
//------淘汰掉最后10个-------------
list100.RemoveRange(90, 10);
//---------变异前面90个---------------
foreach (var l in list100)
{
l.change();
}
//------补上10个----------
for (int i = 1; i <= 10; i++)
{
NUM9 tmp = new NUM9();
tmp.CalCal();
list100.Add(tmp);
}
//------排序----------
list100.Sort(new NUM9Comparer());
//----取最短距离--------------
if (mini.distance > list100[0].distance)
{
mini.distance = list100[0].distance;
mini.numbers = list100[0].numbers;
listBox2.Items.Add(mini.numbers[0] + " " + mini.numbers[1] + " " + mini.numbers[2] + " " + mini.numbers[3] + " " + mini.numbers[4] + " " + mini.numbers[5] + " " + mini.numbers[6] + " " + mini.numbers[7] + " " + mini.numbers[8] + " " + mini.distance);
}
}
}
public static double CalculateDistance(CityPoint c1, CityPoint c2)
{
double lat1 = c1.Latitude;
double lon1 = c1.Longitude;
double lat2 = c2.Latitude;
double lon2 = c2.Longitude;
double radiusOfEarth = 6371; // 地球平均半径，单位为千米
double lat1Rad = Math.PI * lat1 / 180;
double lat2Rad = Math.PI * lat2 / 180;
double lon1Rad = Math.PI * lon1 / 180;
double lon2Rad = Math.PI * lon2 / 180;
double deltaLat = lat2Rad - lat1Rad;
double deltaLon = lon2Rad - lon1Rad;
double a = Math.Sin(deltaLat / 2) * Math.Sin(deltaLat / 2) + Math.Cos(lat1Rad) * Math.Cos(lat2Rad) * Math.Sin(deltaLon / 2) * Math.Sin(deltaLon / 2);
double c = 2 * Math.Atan2(Math.Sqrt(a), Math.Sqrt(1 - a));
return radiusOfEarth * c;
}
public class CityPoint
{
public double Latitude { get; set; } // 纬度
public double Longitude { get; set; } // 经度
}
public class NUM9
{
public static Random random = new Random();
public int[] numbers = Enumerable.Range(1, 9).OrderBy(x => random.Next()).ToArray();
public int distance = 0;
//------评价函数---------
public void CalCal()
{
distance = 0;
for (int i = 0; i < 8; i++)
{
distance = distance + ((int)CalculateDistance(city9[numbers[i]], city9[numbers[i + 1]]));
}
}
//-----变异----------
public void change()
{
for (int i = 0; i <= 3; i++) //只变3个
{
int index = random.Next(1, 9);
int temp = numbers[index];
numbers[index] = numbers[0];
numbers[0] = temp;
}
CalCal();
}
}
public class NUM9Comparer : IComparer <NUM9>
{
public int Compare(NUM9 x, NUM9 y)
{
return x.distance.CompareTo(y.distance);
}
}
}
}
