使用Python 3的遗传算法解决34城市旅行商问题，并对其结果进行可视化展示。-ITADN社区

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本项目利用Python 3实现遗传算法，旨在求解包含34个城市的旅行商问题(TSP)，并提供直观的可视化结果展示。本程序采用Python3遗传算法求解34个城市TSP问题并实现可视化。

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本项目利用遗传算法与CUDA技术，在C++环境下实现旅行商问题(TSP)的高效求解及可视化展示。本项目使用遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP），并提供了C++和CUDA的实现代码。该项目在Visual Studio 2010中开发完成；然而，在适当的库和编译器支持下，它应该能在其他环境中运行，并具备跨平台兼容性。 **先决条件** - C++ 编译器：建议使用 Visual Studio 2010 - CUDA: 需要64位5.0版本（较新版本可能也可以使用），强烈推荐采用64位环境，但不是必需的。 - NVIDIA GPU支持：该代码专为GTX-480设计。 **用法** 主要代码位于“TSP_GA”目录下。为了便于操作，提供了一个完整的Visual Studio 2010解决方案文件。只需打开此解决方案并继续进行开发工作即可（假定已正确安装和配置了CUDA工具包）。请注意，一些路径被固定设定，请将main.cp中的相关路径调整为实际使用环境的相应位置。

用C语言解决10个城市旅行商问题的遗传算法

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本项目采用C语言编程实现遗传算法，旨在高效求解涉及十个城市的旅行商问题，探索最优或近似最优路径解决方案。本段落介绍了如何运用遗传算法来解决旅行商问题，并在限定时间内求得近似最优解。该问题描述为：已知N个城市之间的相互距离，一个旅行商需要遍历这N个城市，每个城市只能访问一次，最后必须返回出发的城市。本段落的目标是设计一种利用遗传算法解决TSP（Traveling Salesman Problem）的程序，以找出最短路径以及相应的城市顺序。该算法的基本步骤包括选择、交叉、变异和群体操作等环节。文中使用C语言实现了针对10个城市旅行商问题的遗传算法解决方案。

TSP-GA：用Python遗传算法解决旅行商问题

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TSP-GA项目利用Python编程语言实现遗传算法来高效求解经典的旅行商问题(TSP)，旨在寻找最优或近似最优路径。该存储库提供了一个通用的Python实现来使用遗传算法解决旅行商问题（TSP）。程序需要城市的地理坐标作为输入，并生成一个边缘加权的完整图，其中权重代表城市之间的距离（以公里为单位）。为了运行这些项目，请确保您已经安装了 Python 3.x x64。如果您还没有安装Python，建议使用包含几乎所有必需软件包的Python发行版进行安装。接下来，在命令行中克隆存储库： ``` git clone https://github.com/lccasagrande/TSP-GA.git cd TSP-GA ``` 然后按照以下步骤安装所需的软件包： ``` pip install -e . # 或者使用用户模式: pip install -e . --user ``` 最后，在src文件夹中运行主程序： ``` cd src python main.py -v 1 --pop_size 500 ```

基于P2P的并行遗传算法解决旅行商问题

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本研究提出了一种基于P2P技术的并行遗传算法，旨在高效地求解NP难的旅行商问题，通过分布式的计算资源优化路径规划。在聊天程序的基础上，采用遗传算法开发了一个能够解决多种旅行商问题的系统。用户可以通过文件形式输入TSP坐标，并设定不同的参数来运行计算任务。该系统支持利用多台计算机及多个内核同时或独立地进行运算求解。当使用独立模式时，可以随时添加新的计算节点或者移除现有的节点，从而持续不断地寻找最优解。此外，这个程序还集成了聊天功能和文件传输功能。

利用遗传算法解决旅行商问题

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本研究运用遗传算法高效求解旅行商问题，探索优化路径方案，旨在减少计算复杂度，提高物流、交通等领域路线规划效率。假设有一个旅行商人需要访问N个城市，并且每个城市只能被拜访一次。任务是找到所有可能路径中最短的一条。使用Java编写程序，在这个过程中，各城市用坐标表示。最终输出结果包括经过的城市序列以及路线的图形显示。

TSP-GA-py：使用GA遗传算法和动态可视化解决旅行商问题的Python工具

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TSP-GA-py是一款利用遗传算法解决旅行商问题的Python工具，它通过动态可视化展示优化过程，便于用户理解和分析。 TSP问题的求解方法可以使用遗传算法（GA）来解决组合优化问题。城市经纬度数据存储在mytsp/xx.csv文件中。DW.py是一个绘图类，而TSP_GA.py是主程序。

用Python编程解决TSP旅行商问题的遗传算法

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本文章介绍了一种利用Python编程语言实现遗传算法来求解经典的TSP（旅行商）问题的方法。通过模拟自然选择和基因进化过程，该方法能够有效地找到近似最优路径。使用遗传算法解决TSP（旅行商）问题的Python代码，并带有图像输出功能，可以自行调整经纬度数值。

Python_TSP_利用遗传算法解决旅行商问题

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本项目运用Python编程语言和遗传算法技术，旨在高效求解经典的旅行商问题(TSP)，通过优化路径寻找最短回路。遗传算法可以用来解决旅行商问题，并且其运作原理模仿了生物进化的过程。这种方法能够找到一个接近最优解的方案（但不一定是最优解）。它是计算机科学领域中人工智能的一种算法。

Python遗传算法解决旅行商问题的代码.zip

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本资源提供利用Python编程实现遗传算法来求解经典旅行商（TSP）问题的完整代码和详细注释，帮助学习者理解并应用遗传算法优化路径规划。这是完整代码，包括csv城市文件及使用Python语言实现的内容。此代码是在他人作品基础上进行改进的。如需了解更多细节，请参考《遗传算法解决旅行商问题-Python》的相关介绍。对于希望深入了解该主题的朋友，可以阅读上述资料获取更多信息。

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使用Python 3的遗传算法解决34城市旅行商问题，并对其结果进行可视化展示。

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