CIFO项目：运用遗传算法解决旅行商问题(TSP)和投资组合投资问题(PIP)

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简介：
CIFO项目利用先进的遗传算法技术，专注于优化旅行商问题（TSP）与投资组合投资问题（PIP），旨在探索高效解决方案，推动智能决策在复杂场景中的应用。 CIFO项目的目标是利用遗传算法解决两个著名的优化问题：旅行商问题（TSP）与投资组合投资问题（PIP）。针对TSP，我们进行了详细的设计思考——包括编码规则、适应度函数及可接受性等，并开发了多种方法以求得最佳解决方案。例如，通过不同的交叉、变异、初始化和选择算子来优化结果并进行比较分析，从而确定最优解法。对于PIP问题，则主要集中在设计相关算法的实施上而非追求彻底的最佳化方案。生成的代码遵循面向对象编程（OOP）原则，这意味着无论输入何种TSP或PIP实例，程序均能有效应用及运行遗传算法以解决问题。在将遗传算法应用于TSP的过程中，我们开发了四种初始化方法、三种选择机制、五种交叉算子和六种变异操作，并且引入了两种替换策略。通过上述不同组件的组合测试，总计执行超过2300个可能配置方案。

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CIFO项目：运用遗传算法解决旅行商问题(TSP)和投资组合投资问题(PIP)

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CIFO项目利用先进的遗传算法技术，专注于优化旅行商问题（TSP）与投资组合投资问题（PIP），旨在探索高效解决方案，推动智能决策在复杂场景中的应用。 CIFO项目的目标是利用遗传算法解决两个著名的优化问题：旅行商问题（TSP）与投资组合投资问题（PIP）。针对TSP，我们进行了详细的设计思考——包括编码规则、适应度函数及可接受性等，并开发了多种方法以求得最佳解决方案。例如，通过不同的交叉、变异、初始化和选择算子来优化结果并进行比较分析，从而确定最优解法。对于PIP问题，则主要集中在设计相关算法的实施上而非追求彻底的最佳化方案。生成的代码遵循面向对象编程（OOP）原则，这意味着无论输入何种TSP或PIP实例，程序均能有效应用及运行遗传算法以解决问题。在将遗传算法应用于TSP的过程中，我们开发了四种初始化方法、三种选择机制、五种交叉算子和六种变异操作，并且引入了两种替换策略。通过上述不同组件的组合测试，总计执行超过2300个可能配置方案。

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遗传算法：利用遗传算法求解旅行商问题

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本研究探讨了利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原理来优化路径规划，旨在寻找或逼近最短可能路线。 TSP遗传算法利用Java中的遗传算法来解决旅行商问题。

【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。

运用蚁群算法解决旅行商(TSP)问题

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本研究采用蚁群算法有效求解经典的TSP问题，通过模拟蚂蚁寻找食物路径的行为，优化旅行商的行程规划，提高物流、调度等领域的效率。该文档主要介绍如何利用蚁群算法来解决旅行商（TSP）问题，并附有详细的代码注解。

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。

利用遗传算法(GA)求解旅行商问题(TSP)

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本研究采用遗传算法（GA）解决经典的旅行商问题（TSP），通过优化路径以实现最小化总路程的目标。本段落档详细介绍了使用遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP）。文档中不仅阐述了GA的执行流程以及对TSP问题的描述，还在末尾提供了基于MATLAB的具体实现代码。

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。