在VRP问题中，假设有一个供需系统，在这个系统中，车辆从仓库中提取货物，并将其交付给几个客户。车辆受载重约束，需要在满足顾客需求的基础上，组织合适的行驶路线，使成本函数最小。代价函数根据不同的问题而不同，比如车辆总运行时间最短，车辆总运行路径最短。这个问题基于以下假设:定义为两个需要服务的客户号，配送中心的车辆号，客户和仓库的集合。
否则，在给定参数和定义决策变量后，VRP问题可以用一个数学模型来表示:给定车辆载重400，各节点的坐标和要求如下(节点0为配送中心):个体用自然数编码，0为配送中心，1n为客户；不同车辆的配送路线以0分隔(即每辆车从仓库出发)；对于有n个顾客和k辆车的VRP问题，染色体长度是n k 1。
5、 遗传 算法及其应用的内容简介本书系统地介绍了遗传 算法的基本原理、设计方法和并行实现，及其在组合优化、机器学习、图像处理、过程控制、进化神经网络、模糊模式识别和人工生命中的应用。本书可作为高等院校计算机、无线电电子、自动控制、生物医学工程专业高年级学生或研究生的教材和参考书，也可作为从事人工智能和信息处理研究与应用的科技人员的参考。
6、 遗传 算法--GA遗传算法(GA)属于人工智能启发式算法，启发式算法的目标是找到原问题的最优解。通过模拟自然法则的算法，这个算法可以在可接受的成本(计算时间和存储空间)内找到问题实例的可行解。并且可行解与真实最优解之间的误差一般无法估计，包括算法-3算法、退火法、蚁群算法、人工神经网络等。本文主要介绍遗传算法遗传算法的基本原理是模拟达尔文进化论中物竞天择、适者生存的自然法则，其核心思想是(1)将原问题的参数抽象为基因编码(1)。抽象为基因排列的染色体组合(3)将原问题的解集规模抽象为由一定数量的染色体组成的种群(4)寻找可行解的过程，种群进化的过程(染色体选择、交叉、变异等。)(5)可行解的优缺点，定量比较不同种群对当前环境适应性的过程(6)逼近最优解的过程，淘汰适应性差的种群，保留适应性高的种群的过程。
7、 遗传 算法的优缺点?遗传算法算法的优缺点属于进化算法的一种，它的数值方法解决这个问题的主要手段是迭代运算。一般的迭代法容易陷入局部极小值陷阱，出现无限循环现象，使迭代无法进行。遗传 算法很好地克服了这个缺点，是一个全局优化算法。
这是自然环境选择的结果。人们研究生物进化现象，总结出进化过程包括复制、杂交、变异、竞争和选择。有学者受生物进化的启发遗传提出/遗传算法(GA-0/(GA)。算法称为遗传的生物体是个体，个体对环境的适应能力是通过适合度来表现的。适应值取决于个体的染色体。在算法中，染色体通常用一串数字表示，数字串中的一位对应一个基因。
8、 遗传 算法具体应用遗传 算法/的具体应用:由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算时不依赖于梯度信息或其他辅助知识，只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应。So 遗传 算法提供了一个解决复杂系统问题的通用框架，该框架独立于问题的具体领域，对问题的类型具有很强的鲁棒性，因此在许多科学领域得到了广泛的应用。下面我们将介绍-3算法:1的一些主要应用领域。函数优化是遗传 算法的经典应用领域。
2.组合优化随着问题规模的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧增大，在目前的计算中有时很难用枚举法找到最优解。对于这种复杂的问题，人们已经意识到应该把重点放在寻找满意解上，而遗传 算法就是寻找这种满意解的最佳工具之一。实践证明遗传 算法对于组合优化中的NP问题是非常有效的。
9、基于 遗传 算法的KSW双阈值 分割法 分割时间OTSU 算法是一种简单高效的确定图像二值化分割阈值的方法，可以说是单阈值的自适应计算。最大类间方差法是由日本学者OTSU提出的，它根据图像的灰度特性将其分为背景和目标两部分。背景和目标的类间方差越大，组成图像的两部分的差异越大，当部分目标被误分类为背景或部分背景被误分类为目标时，两部分的差异越小。
文章TAG：算法 图像 遗传 二值化 分割 遗传算法在图像分割程序
