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C++中使用遗传算法求解TSP问题的代码

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简介:
本代码利用C++实现遗传算法解决旅行商问题(TSP),通过模拟自然选择和遗传机制寻找最优路径。 ```cpp const int city_num = 144; // 城市数目 const int individual_num = 2000; // 种群初始值 const int age = 500; // 遗传代数 const double varation_p = 0.1; // 变异因子 typedef struct City_xy { int order; double x, y; } City_xy; typedef struct City { int mark; } City; typedef struct Population { City city[145]; // 城市数组 double distance; // 个体城市序列距离之和 double Fitness; // 适应度 double Fitness_pi; } Population; ```

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客服
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  • C++使TSP
    优质
    本代码利用C++实现遗传算法解决旅行商问题(TSP),通过模拟自然选择和遗传机制寻找最优路径。 ```cpp const int city_num = 144; // 城市数目 const int individual_num = 2000; // 种群初始值 const int age = 500; // 遗传代数 const double varation_p = 0.1; // 变异因子 typedef struct City_xy { int order; double x, y; } City_xy; typedef struct City { int mark; } City; typedef struct Population { City city[145]; // 城市数组 double distance; // 个体城市序列距离之和 double Fitness; // 适应度 double Fitness_pi; } Population; ```
  • C++使TSP
    优质
    本项目通过C++实现遗传算法来求解经典的旅行商问题(TSP),旨在展示如何利用优化技术寻找近似最优路径。 遗传算法求解TSP问题的C++代码可以用于解决安徽省17个城市的旅行商问题。
  • 使MATLABTSP
    优质
    本研究利用MATLAB平台,采用遗传算法高效解决经典的旅行商问题(TSP),旨在优化路径规划,减少计算复杂度。 使用MATLAB遗传算法求解TSP问题。
  • TSPC++)
    优质
    本项目采用C++编程语言,利用遗传算法有效解决经典的旅行商(TSP)问题。通过模拟自然选择和遗传机制,优化路径寻找过程,旨在提高计算效率与准确性。 利用遗传算法解决TSP问题(C++),包括了50个城市。该算法设计明了、简单易懂。
  • C++实现TSP
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    本项目采用C++编程语言实现了遗传算法解决经典的旅行商(TSP)问题,通过模拟自然选择和基因重组过程寻找最优路径。 使用遗传算法解决TSP问题的C++程序比网上的大多数程序更可靠。
  • TSPC++实现
    优质
    本项目采用C++编程语言实现了利用遗传算法解决经典的旅行商(TSP)问题。通过模拟自然选择和基因进化过程优化路径选择,旨在探索高效解决方案。 遗传算法解决TSP问题的C++版本详细介绍了如何使用遗传算法来处理旅行商问题(TSP),非常适合初学者学习和理解遗传算法的应用。
  • MATLAB使TSP
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    本代码采用MATLAB实现遗传算法,专门用于求解旅行商问题(TSP),通过模拟自然选择过程优化路径长度,适用于物流规划、电路板钻孔等领域。 遗传算法可以用来求解TSP(旅行商)问题。以下是使用MATLAB实现这一算法的代码示例。由于原文中并未提供具体的链接或联系信息,因此在以下内容中也不会包含这些元素。 首先定义一个函数来计算给定路径的成本: ```matlab function cost = pathCost(path, distanceMatrix) n = length(path); totalDistance = 0; for i=1:n-1 startCityIndex = path(i); endCityIndex = path(i+1); % 计算两个城市之间的距离,并累加总成本 totalDistance += distanceMatrix(startCityIndex, endCityIndex); end % 返回路径的总成本(即旅行商遍历所有城市的总路程) cost = totalDistance; end ``` 接下来,定义遗传算法的主要步骤: 1. 初始化种群。 2. 计算适应度。 3. 选择操作:例如轮盘赌选择法。 4. 多点交叉和变异操作。 这里提供了一个简单的例子来展示如何使用这些元素构建一个完整的TSP求解器。请注意,实际应用中可能需要进一步优化参数以获得更好的性能或更适合特定问题的解决方案: ```matlab % 初始化种群、设置遗传算法的相关参数等 while notTerminationCondition() % 计算适应度 % 选择操作(例如轮盘赌) % 多点交叉和变异操作 end ``` 以上代码提供了一个基础框架,可以根据具体需求进行调整和完善。
  • TSP
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    本研究采用遗传算法解决经典的旅行商问题(TSP),通过模拟自然选择和遗传学机制优化路径长度,旨在探索高效求解复杂组合优化问题的新途径。 本段落档包含三个文件:使用遗传算法解决TSP问题的可执行源代码、word文档报告以及实验测试数据。
  • TSP
    优质
    本研究采用遗传算法解决经典的旅行商问题(TSP),通过优化路径选择,旨在发现更高效的解决方案。 本实验利用遗传算法对旅行商问题进行了模拟求解,并在相同规模的问题上与最小生成树算法进行了一定的对比研究。结果显示,在计算时间和内存占用方面,遗传算法均显著优于最小生成树算法。该程序使用Microsoft Visual Studio 2008结合MFC基本对话框类库开发,并在32位Windows 7系统下进行了调试和运行。
  • TSP
    优质
    本研究采用遗传算法高效解决旅行商(TSP)问题,通过模拟自然选择和遗传机制优化路径长度,探索最优解策略。 资源包含“遗传算法解决TSP问题”的相关代码(.cpp和.h文件)以及TSP相关的城市数据。