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使用遗传算法解决旅行商问题的C++代码。

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简介：
利用遗传算法对旅行商问题（TSP）进行求解，并提供相应的 C++ 代码实现。该代码专门针对安徽省的17个城市进行了优化，旨在解决该区域内的 TSP 问题。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 利用遗传算法解决多旅行商问题的Matlab代码
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    本项目提供了一套基于遗传算法求解多旅行商问题（M-TSP）的MATLAB实现代码。通过优化路径规划，有效提升了物流配送和网络路由等应用场景中的效率与成本效益。 很好的基于遗传算法的多旅行商问题的MATLAB代码。
     
  • 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。
     
  • 【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
     
  • 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 ```
     
  • 基于遗传算法解决旅行商问题（Java）
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    本项目采用Java编程语言，运用遗传算法高效求解旅行商问题(TSP)，旨在探索优化路径规划的有效策略。 使用Java语言实现遗传算法来解决旅行商问题，并且代码中的注释非常清晰。可以根据个人需求调整交叉算子和变异算子。
     
  • MATLAB中利用遗传算法解决旅行商问题的代码汇总
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    本资源汇集了多种使用MATLAB编程语言实现遗传算法来求解经典旅行商问题(TSP)的源代码。这些示例旨在帮助学习者理解如何通过优化技术提高TSP解决方案的质量，并提供了可直接运行和修改的实际案例。 本段落提供了一个包含多种遗传算法解决旅行商问题的MATLAB代码集合。其中五种方法使用英文注释，一种方法采用中文注释。
     
  • TSP Genetic: 使用遗传算法求解旅行商问题
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    TSP Genetic项目运用遗传算法高效解决旅行商问题，通过模拟自然选择与遗传机制，优化路线规划，寻求最短路径解决方案。 TSP基因介绍：该应用程序使用找到“求解路径”。截屏：概述：此实现的简要概述为 Java2D 和 Swing 用于绘图、控件和常规用户界面。采用遗传算法来进化解决方案群体，直到我们接近最优方案为止。三个主要组件包括 Viewer（绘制图形）、Logger（调试信息）以及 ControlPanel（控制仿真的按钮）。 控制/交互：主要有以下按钮： - 不断发展：将当前人口发展到未来的10代。 - 下一代：发展到下一代。 - 新仿真：使用随机的新解决方案群体创建空白仿真（在图形中显示）。 - 关于：介绍应用基本信息。 记录信息会在 Logger 窗口中向下滚动。参考：此项目基于一个出色的教程，该教程介绍了遗传算法的主要思想；选择、变异和交叉算子等概念。贡献：欢迎提出拉取请求/想法/建议。