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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于P2P的并行遗传算法解决旅行商问题
    优质
    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。
     
  • 基于遗传算法解决旅行商问题（Java）
    优质
    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。
     
  • Python遗传算法解决旅行商问题的代码.zip
    优质
    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。
     
  • 基于遗传算法的旅行商问题解决方案.zip
    优质
    本项目采用遗传算法解决经典的旅行商问题，旨在优化路径规划，减少旅行成本。通过编码、选择、交叉及变异等步骤实现高效求解。 TSP问题可以通过遗传算法求解，并提供完整源码供用户自行调整参数。
     
  • 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。
     
  • 利用遗传算法解决多旅行商问题的Matlab代码
    优质
    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。
     
  • 基于MATLAB的遗传算法解决多旅行商问题程序
    优质
    本简介提供了一个利用MATLAB开发的遗传算法工具箱，专门用于求解多旅行商问题。该程序通过模拟自然选择和遗传机制优化路径规划，有效提高了物流配送、电路板布线等实际应用中的效率与灵活性。 遗传算法可以用于解决五种多旅行商问题（mtsp）。这些问题包括从不同起点出发并返回原点的情况（固定旅行商数量），以及根据计算结果可变的旅行商数量情况下的同样起点往返问题。此外，还有从同一地点开始但不回到该起始点的情形也被涵盖在内。
     
  • 基于遗传算法的旅行商问题求解.zip
    优质
    本项目采用遗传算法解决经典的旅行商问题(TSP)，通过优化路径寻找到访给定城市所需的最短回路。代码实现了选择、交叉和变异等操作，适用于研究与教学目的。 采用遗传算法求解旅行商问题，在给定的30个经纬度坐标中寻找最短路径。可以通过调整重组概率、变异概率以及迭代次数来优化解决方案。
     
  • 【TSP问题】利用遗传算法解决旅行商问题的Matlab代码.zip
    优质
    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