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一种改进的遗传算法源代码，用于解决旅行商问题(TSP)，并附带相关论文。

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简介：
针对旅行商问题（TSP）的优化，我们提出了一种改进的遗传算法，并提供了完整的源代码以及相关的学术论文。这项研究表明，遗传算法在解决TSP问题上具有显著的价值，其提供的代码可以作为进一步提升和完善的基础。该改进算法成功地协调了群体多样性和收敛速度之间的潜在冲突，从而实现了更高效的解决方案。

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  • 【TSP问题】利用遗传算法解决旅行商问题的Matlab代码（附带GUI）.zip
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    该资源提供了一套基于遗传算法解决经典旅行商(TSP)问题的MATLAB实现方案，并包含用户图形界面(GUI)，便于使用者进行参数调整与实验。 基于遗传算法求解旅行商问题的Matlab源码及GUI界面代码已打包为.zip文件。
     
  • 使用模拟退火和遗传算法解决旅行商问题，并附相关论文
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    本研究探讨了利用模拟退火与遗传算法优化旅行商问题的方法，通过对比分析两种算法的有效性和效率，提出了一种结合二者优势的新策略。相关研究成果已发表于学术期刊。 这篇论文探讨了在高级算法课程中使用模拟退火算法和遗传算法求解旅行商问题的方法，并用C++编程实现了解决方案。代码包含详细注释，同时提供了详细的文档以供参考。
     
  • 改进遗传算法解决TSP问题的源代码及论文
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    本资源提供针对旅行商问题(TSP)优化的遗传算法改进方案，包含详细的学术论文与可执行的源代码。适用于深入研究和实践操作。 求解TSP问题的一种改进遗传算法及其源代码和相关论文的研究非常有用，因为该方法有效解决了群体多样性和收敛速度之间的矛盾。改进的算法可以直接用于进一步优化和发展研究工作。
     
  • 【TSP问题】利用改良遗传算法解决旅行商问题的Matlab代码.zip
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    本资源提供了一种基于改良遗传算法求解经典TSP（旅行商）问题的MATLAB实现代码，旨在提高计算效率与路径优化效果。 【TSP问题】基于改进遗传算法求解旅行商问题的Matlab源码包含了针对经典旅行商问题（TSP）的解决方案，采用了优化后的遗传算法进行高效求解。该代码适用于需要处理路径规划、物流配送等实际应用中的最小化成本或时间需求的研究者和工程师使用。
     
  • 【TSP】利用MATLAB GUI遗传算法解决旅行商问题【附带Matlab源码 1333期】.zip
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    本资源提供了一种使用MATLAB图形用户界面（GUI）和遗传算法来求解经典旅行商问题的解决方案，内含完整的MATLAB源代码。适合研究与学习用途。 代码运行的效果图可以在提供的压缩包中查看。
     
  • 利用MATLAB遗传算法解决旅行商(TSP)问题
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    本研究采用MATLAB编程环境，运用遗传算法高效求解经典的TSP（Traveling Salesman Problem）问题，旨在探索优化路径的新方法。 该内容包含详细注释以及各个函数的解释。提供不同数量城市坐标点的原始数据集，例如42个城市的dantzig42、48个城市的att48、51个城市的eil51等。通过读取不同的坐标文件，可以解决不同规模的城市问题。此外，该内容还可以绘制近似最优解的旅行路线图。
     
  • 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 ```
     
  • 【TSP问题】利用遗传算法解决旅行商问题的Matlab代码.zip
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    该资源提供了一个基于遗传算法解决经典TSP（旅行商）问题的MATLAB实现。文件中包含详细注释的源码，帮助用户理解和应用优化策略来求解复杂的路径规划问题。 基于遗传算法求解旅行商问题的Matlab源码.zip
     
  • 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。
     
  • 基于P2P的并行遗传算法解决旅行商问题的源代码
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    本项目提供了一种利用P2P技术实现的并行遗传算法来高效求解经典NP完全问题——旅行商问题(TSP)的开源代码，适用于研究与教学。 应广大网友的要求，现公开使用C#开发的源代码，并在VS Studio 2005环境下进行开发。该程序采用遗传算法来解决多种旅行商问题（TSP），能够从文件中读取TSP坐标数据并设定多个参数。它可以在多台计算机的不同内核上同时或独立地运行，以寻找最优解。当使用独立计算模式时，可以随时添加新的计算任务或者取消现有的任务，从而实现持续不断地优化搜索过程。 在此特别感谢原聊天程序的作者。需要注意的是，该程序不具备NAT穿透功能。