技術(shù)特征：

1.一種基于遺傳算法的求指定點(diǎn)約束下的路由方法，其特征在于，包括以下步驟：

1）讀取網(wǎng)絡(luò)圖信息，用鄰接矩陣A方式存儲信息，并將指起始點(diǎn)和指定點(diǎn)信息放入集合S中；

2）對網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行預(yù)處理，結(jié)合矩陣A和集合S的數(shù)據(jù)，求出起始點(diǎn)及指定點(diǎn)相互之間的最短路徑，并將其存儲在一個(gè)二維矩陣D中；

3）以起始點(diǎn)和指點(diǎn)的信息及集合S為基礎(chǔ)進(jìn)行編碼，構(gòu)建染色體C，從而將問題轉(zhuǎn)化成一個(gè)類TSP問題；

4）利用改進(jìn)后的遺傳算法求解具有以下步驟：

a、固定起點(diǎn)和終點(diǎn)，隨機(jī)產(chǎn)生若干個(gè)有指定點(diǎn)組成的隨機(jī)序列，插入在起點(diǎn)和終點(diǎn)之間形成初始化種群；

b、以一定概率的方式從種群中挑選若干對染色體進(jìn)行交叉運(yùn)算；

c、以一定概率的方式從種群中挑選若干個(gè)染色體進(jìn)行變異運(yùn)算；

d、根據(jù)適應(yīng)度評價(jià)函數(shù)，對種群中的個(gè)體進(jìn)行排序，結(jié)合若干個(gè)歷史最優(yōu)解就行選擇，優(yōu)勝劣汰，得到下一代種群；

e、未達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)則跳轉(zhuǎn)到步驟4）的步驟a）,否則結(jié)束本步驟；

5）根據(jù)矩陣D中的信息，檢查路徑P’的合法性，如果路徑存在環(huán)，可利用路徑修復(fù)函數(shù)R進(jìn)行處理，最終將D中信息帶入到P’中得到一個(gè)完整的路徑。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的求指定點(diǎn)約束下的路由方法，其特征在于，所述的步驟2）中求出起始點(diǎn)和指定點(diǎn)相互之間路徑，通過如下方法確定：求取起始點(diǎn)到終點(diǎn)和指定點(diǎn)的最短路徑，求取每一個(gè)指定點(diǎn)到其他指定點(diǎn)及終點(diǎn)的最短路徑；求取方法可采用Dijkstra算法和堆結(jié)構(gòu)相結(jié)合的方法，減少計(jì)算復(fù)雜度，如果相互之間不存在滿足條件的路徑則記為無窮大。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的求指定點(diǎn)約束下的路由方法，其特征在于，所述的步驟3）中構(gòu)建染色體C，并且初始化一定數(shù)量的種群P，通過如下步驟確定：

a、構(gòu)建一個(gè)一維向量，固定好起點(diǎn)和終點(diǎn)的位置，然后將其他指定點(diǎn)隨機(jī)的插入起點(diǎn)和終點(diǎn)之間就可以得到染色體C；

b、重復(fù)步驟3）的步驟a）的操作，即可得到相應(yīng)數(shù)量的種群P。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的求指定點(diǎn)約束下的路由方法，其特征在于，所述的步驟4）中的交叉算子，通過如下方法確定：從種群中選取一對染色體Ca和Cb，在除起點(diǎn)和終點(diǎn)外，隨機(jī)的選擇兩個(gè)位置pos1和pos2，則可以將兩個(gè)染色體各分為三段Ca1、Ca2、Ca3和Cb1、Cb2、Cb3;保持起點(diǎn)和終點(diǎn)的位置不變交換Ca1和Cb3，然后依次將剩下的指定點(diǎn)依次插入到染色體中，得到兩個(gè)新的染色體Ca’和Cb’。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的求指定點(diǎn)約束下的路由方法，其特征在于，所述的步驟4）中的變異算子，通過如下方法確定：從種群中選取一個(gè)染色體，首先隨機(jī)在除起點(diǎn)和終點(diǎn)外，隨機(jī)的選擇兩個(gè)位置pos1 和pos2，將區(qū)間[pos1,pos2]之間的指定點(diǎn)提取出來，然后在染色體剩下的點(diǎn)中隨機(jī)選取一個(gè)位置pos3，接著將[pos1,pos2]之間的指定點(diǎn)插入到pos3處。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的求指定點(diǎn)約束下的路由方法，其特征在于，所述的步驟4）中的選擇算子，通過如下方法確定：在種群進(jìn)化的過程中，需要不斷的進(jìn)行優(yōu)勝劣汰，選擇更好的候選解最為下一代的種群；

根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)為種群中每一個(gè)染色體計(jì)算出一個(gè)評價(jià)值，根據(jù)評價(jià)值進(jìn)行排序，將評價(jià)值比較低的個(gè)體淘汰，同時(shí)保留若干個(gè)歷史最優(yōu)解，將歷史最優(yōu)解和剩下的未被淘汰的個(gè)體組成新的種群，完成個(gè)體的選擇和種群的進(jìn)化。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的求指定點(diǎn)約束下的路由方法，其特征在于，所述的步驟（4）中的適應(yīng)度函數(shù)，通過如下公式確定:

式中，代表染色體某一段基因，代表染色體中相鄰兩點(diǎn)之間的權(quán)重，Dups代表經(jīng)過重復(fù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，Pu是對重復(fù)點(diǎn)進(jìn)行懲罰的系數(shù)，所述的該公式反應(yīng)了一個(gè)染色體的權(quán)重越小，重復(fù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)越少，適應(yīng)度評價(jià)值越好，解也就越優(yōu)秀。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的求指定點(diǎn)約束下的路由方法，其特征在于，所述的步驟5）中可利用路徑修復(fù)函數(shù)R進(jìn)行處理，其中修復(fù)函數(shù)是指當(dāng)我們根據(jù)權(quán)利要求5中所述的方法得到一個(gè)完成的路徑P時(shí)，如果存在重復(fù)點(diǎn)，通過如下步驟確定：

a、將路徑P中和重復(fù)點(diǎn)相鄰的指定點(diǎn)a和b之間的路徑斷開；

b、將路徑上現(xiàn)有的點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記放在一個(gè)集合set中，防止再次經(jīng)過；

c、利用Dijkstra算法結(jié)合集合set信息，得到一條不經(jīng)過集合set中點(diǎn)的路徑片段P1；

d、將P1添加到原路徑P中，還原修復(fù)原路徑；

e、繼續(xù)檢測是否有重復(fù)點(diǎn)，如果有跳轉(zhuǎn)到步驟（1），否則結(jié)束修復(fù)。