Advertisement

TSP: 使用遗传算法和CUDA在C++中进行可视化求解旅行商问题

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目利用遗传算法与CUDA技术，在C++环境下实现旅行商问题(TSP)的高效求解及可视化展示。 本项目使用遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP），并提供了C++和CUDA的实现代码。该项目在Visual Studio 2010中开发完成；然而，在适当的库和编译器支持下，它应该能在其他环境中运行，并具备跨平台兼容性。 **先决条件** - C++ 编译器：建议使用 Visual Studio 2010 - CUDA: 需要64位5.0版本（较新版本可能也可以使用），强烈推荐采用64位环境，但不是必需的。 - NVIDIA GPU支持：该代码专为GTX-480设计。 **用法** 主要代码位于“TSP_GA”目录下。为了便于操作，提供了一个完整的Visual Studio 2010解决方案文件。只需打开此解决方案并继续进行开发工作即可（假定已正确安装和配置了CUDA工具包）。请注意，一些路径被固定设定，请将main.cp中的相关路径调整为实际使用环境的相应位置。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • TSP: 使用遗传算法和CUDA在C++中进行可视化求解旅行商问题
    优质
    本项目利用遗传算法与CUDA技术，在C++环境下实现旅行商问题(TSP)的高效求解及可视化展示。 本项目使用遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP），并提供了C++和CUDA的实现代码。该项目在Visual Studio 2010中开发完成；然而，在适当的库和编译器支持下，它应该能在其他环境中运行，并具备跨平台兼容性。 **先决条件** - C++ 编译器：建议使用 Visual Studio 2010 - CUDA: 需要64位5.0版本（较新版本可能也可以使用），强烈推荐采用64位环境，但不是必需的。 - NVIDIA GPU支持：该代码专为GTX-480设计。 **用法** 主要代码位于“TSP_GA”目录下。为了便于操作，提供了一个完整的Visual Studio 2010解决方案文件。只需打开此解决方案并继续进行开发工作即可（假定已正确安装和配置了CUDA工具包）。请注意，一些路径被固定设定，请将main.cp中的相关路径调整为实际使用环境的相应位置。
     
  • TSP Genetic: 使用遗传算法求解旅行商问题
    优质
    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。
     
  • TSP遗传算法：利用遗传算法求解旅行商问题
    优质
    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。
     
  • 利用遗传算法(GA)求解旅行商问题(TSP)
    优质
    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。
     
  • 遗传算法在TSP中的应用(旅行商问题)
    优质
    本文探讨了遗传算法在解决旅行商问题(TSP)中的应用，通过模拟自然选择和遗传学原理来优化路径规划。 遗传算法（GA）用于在Java上实现旅行推销员问题。用户可以通过图形界面放置点或直接输入所需的数量，并点击“随机”按钮开始操作。每次迭代的最佳单位适应度函数结果将在标准输出中显示。 您可以调整算法参数，例如种群大小、变异几率、杂交系数、迭代数量以及选择和刷新的类型等。这些参数可以在AlgorithmStartParameters类中进行设置。 GA实施的不同部分包括： - 选拔：截断选择 - 最佳比例选择 - 更好的单位有更多机会被选中 - 穿越：单点分频 / 部分显示分频 - 两点交叉 / 有序交叉 - 突变：单点突变（交换两个基因） - 贪婪变异（改良的贪婪突变，以给定的概率将第一个/最后一个与中间的那个进行交换） - 组合突变：贪婪突变 + 单点突变 - 刷新（更新人口，删除冗余人员）： - “保持最佳状态”刷新 - 首先移除标记的内容，然后移除总体的“最差”内容，并保留一定数量的总体比例。 - 刷新 - 移除那些已标记的对象。
     
  • 利用MATLAB遗传算法解决旅行商(TSP)问题
    优质
    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
    优质
    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 ```
     
  • 利用遗传算法求解旅行商问题
    优质
    本研究探讨了遗传算法在解决经典优化难题——旅行商问题中的应用。通过模拟自然选择过程，该方法有效寻找最优或近似最优路径，展现了强大的全局搜索能力。 旅行商问题是一类典型的NP完全问题，目前存在多种算法可以求取TSP问题的近似解，例如贪心算法、最小生成树法等。遗传算法是解决这类问题的一种较为理想的方法，并且附有完整可运行调试完毕的代码和详细的文档报告。
     
  • 利用遗传算法求解旅行商问题
    优质
    本研究探讨了遗传算法在解决经典优化难题——旅行商问题中的应用，通过模拟自然选择过程优化路径规划。 在使用遗传算法解决旅行商问题时，由于该算法具有较强的局部搜索能力，但也容易陷入局部最优解。因此，在实际应用中可以借鉴自然界中的灾变概念：即为了跳出局部极值状态，需要淘汰当前所有表现优秀的个体，从而为远离现有极值点的潜在解决方案提供充分进化的机会。
     
  • TSP-GA-py：使用GA遗传算法和动态可视化解决旅行商问题的Python工具
    优质
    TSP-GA-py是一款利用遗传算法解决旅行商问题的Python工具，它通过动态可视化展示优化过程，便于用户理解和分析。 TSP问题的求解方法可以使用遗传算法（GA）来解决组合优化问题。城市经纬度数据存储在mytsp/xx.csv文件中。DW.py是一个绘图类，而TSP_GA.py是主程序。