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中国34个省会城市的旅行商问题

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简介：
本研究聚焦于中国34个省会城市的物流优化，探讨如何有效解决旅行商问题，旨在为城市间高效运输和降低成本提供解决方案。 中国34个省会城市的旅行商问题求解，不同于一般的31个省会城市的问题设计。这个问题较为简单，大家可以进行讨论。

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  • 中国34个省会城市的旅行商问题
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    本研究聚焦于中国34个省会城市的物流优化，探讨如何有效解决旅行商问题，旨在为城市间高效运输和降低成本提供解决方案。 中国34个省会城市的旅行商问题求解，不同于一般的31个省会城市的问题设计。这个问题较为简单，大家可以进行讨论。
     
  • 五个城市的旅行商问题(TSP)规划
    优质
    本项目探讨了在五个不同城市中解决旅行商问题（TSP）的有效算法和路径优化策略，旨在寻求最短可能路线。 实现的功能较为有限，所有的参数都已经明确规定好，只是通过遗传算法进行选择、复制、交叉和变异操作，最终得到的是一个近似的解。
     
  • TSP旅行商问题 C++求解（145个城市）
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    本项目采用C++语言解决经典的TSP(旅行商)问题，涉及优化路径以连接145个不同城市，旨在寻找最短可能路线。 解决包含145个城市的旅行商问题的一种方法是使用遗传算法。
     
  • 中国的省会城市
    优质
    中国的省会城市是指各省、自治区的政治、经济、文化中心，是连接中央与地方的重要纽带，在国家行政体系中占据核心地位。 中国省会城市的数据以shp格式提供，为点数据类型，包括北京、上海、福州、成都、南昌、重庆、石家庄、南京和广州等地。
     
  • 使用Python通过遗传算法求解中国省会城市的旅行商问题（仅供学习交流）.rar
    优质
    本资源提供了一个基于Python编程语言的实例代码，利用遗传算法解决包含中国所有省会城市在内的旅行商问题(TSP)，旨在为研究和教育目的提供一个实用的学习案例。 使用Python编程语言实现遗传算法来解决旅行商问题，并选取中国省会城市的坐标数据作为研究对象。此项目旨在交流学习，探讨如何利用遗传算法优化路径规划问题。
     
  • 中国34个省区市shp文件
    优质
    该资源包包含了中国所有省级行政区（包括自治区、直辖市、特别行政区）的矢量边界文件，适用于地理信息系统和数据可视化。 全中国34个省自治区直辖市的陆地行政区划shapefile文件以及沿海省份的海岸线land部分。
     
  • 基于模拟退火与遗传算法的34个省会城市TSP问题Python代码
    优质
    本作品运用模拟退火及遗传算法解决包含中国34个省会城市的旅行商(TSP)问题，并提供完整Python实现代码。 在传统的遗传算法基础上进行了改进，引入了精英主义和模拟退火方法（虽然较为简单），显著提高了算法的效率，相比之前有了明显的改善。
     
  • 基于遗传算法解决中国各省会城市旅游最短路径问题.zip
    优质
    本项目利用遗传算法优化模型，旨在求解访问中国所有省会城市的最短旅行路径。通过编程实现智能搜索策略，有效探索复杂的路径组合空间，以期找到高效旅游路线方案。 遗传算法（GA）是一种模拟自然界“物竞天择、适者生存”法则的进化算法。它通过将问题参数编码为染色体，并运用迭代的方式进行选择、交叉及变异等操作来交换种群中的信息，最终生成符合优化目标的解。 旅行商问题（TSP）是一个典型的NP完全问题，这意味着其最坏情况下的时间复杂度会随着问题规模的增长呈指数级上升。至今为止，尚未发现能够在多项式时间内解决该类问题的有效算法。
     
  • 用C语言解决10个城市旅行商问题的遗传算法
    优质
    本项目采用C语言编程实现遗传算法，旨在高效求解涉及十个城市的旅行商问题，探索最优或近似最优路径解决方案。 本段落介绍了如何运用遗传算法来解决旅行商问题，并在限定时间内求得近似最优解。该问题描述为：已知N个城市之间的相互距离，一个旅行商需要遍历这N个城市，每个城市只能访问一次，最后必须返回出发的城市。本段落的目标是设计一种利用遗传算法解决TSP（Traveling Salesman Problem）的程序，以找出最短路径以及相应的城市顺序。该算法的基本步骤包括选择、交叉、变异和群体操作等环节。文中使用C语言实现了针对10个城市旅行商问题的遗传算法解决方案。
     
  • 【TSP问题】利用遗传算法解决31个城市旅行商问题的Matlab代码.pdf
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    本PDF文档提供了使用遗传算法解决包含31个城市的旅行商问题（TSP）的详细Matlab代码和实现方法，适用于研究与学习。 基于遗传算法求解31城市旅行商问题的Matlab源码.pdf