Advertisement

通过遗传算法和动态规划解决经典的TSP商旅问题，提供Python源代码。

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

简介：
经典算法问题——TSP商旅问题（Traveling Salesman Problem）是数学领域内一个广为人知的难题。设想一位旅行商人需前往N个城市，他必须确定他所选择的行程路线，这条路线的约束条件是每个城市只能被拜访一次，并且最终必须返回最初的出发地。该问题的求解目标在于找到一条最短的路径，其中遗传算法和动态规划都被应用于实现这一目标。该资源包含完整源代码，并配有详尽的注释，同时还提供了遗传算法与动态规划两种方法的对比分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用遗传算法与动态规划解决TSP商旅问题的Python源代码
    优质
    本Python项目采用遗传算法和动态规划方法有效求解旅行商（TSP）问题，提供优化路径及成本估算，适用于物流、交通等领域。 经典算法问题之一是TSP（旅行商问题），即Traveling Salesman Problem。假设一个商人需要拜访N个城市，并且每个城市只能访问一次，最后还要回到起点。目标是在所有可能的路径中找到总距离最短的一条路径。 这个问题可以通过遗传算法和动态规划来求解，代码包含详细注释以及这两种方法之间的比较分析。
     
  • 利用遗传算法与动态规划解决TSP商旅问题的Python源代码
    优质
    本项目提供了一个使用遗传算法和动态规划相结合的方法来求解经典旅行商(TSP)问题的Python实现。通过优化路径选择，该代码旨在高效地找到最短可能路线。 经典算法问题之一是TSP商旅问题（Traveling Salesman Problem）。假设有一个旅行商人要拜访N个城市，他必须选择所要走的路径，限制条件为每个城市只能访问一次，并且最后需要回到出发的城市。路径的选择目标是最小化总路程长度。本段落提供了解决此问题的代码示例，其中包括遗传算法和动态规划两种方法，并附有详细注释以及对这两种方法进行比较分析的内容。
     
  • 旅行商问题的动态规划Matlab代码-TSP_example：三种方法解决经典TSP问题
    优质
    本项目提供了使用Matlab解决经典旅行商问题(TSP)的动态规划代码示例。包含三种不同的算法实现，便于研究与学习。 以下是解决经典旅行商问题（TSP）的三种不同方法：遗传算法、动态规划以及群智能算法中的蚂蚁系统算法。所有代码都在MATLAB 2019b版本上进行了测试。 在运行遗传算法时，您需要输入城市总数，程序会在地图上随机分布这些城市，并通过动画图展示进化过程（这要求您的 MATLAB 版本高于 2019 年）。对于群智能算法中的蚂蚁系统同样如此。如果要使用动态规划方法，则需以数组格式如 [20,20] 输入城市的坐标位置，结果仅会在命令行显示。 建议使用的城市数量分别为：遗传算法适用于少于50个城市的案例；动态规划适合用于少于10个城市的情况（随着城市数目的增加，计算时间会显著增长）；群智能算法则推荐应用于不超过30个节点的场景，在这种规模下它表现尤为出色。 动态规划方法每次都能提供最优解，但其运算复杂度随问题规模呈指数级上升。相比之下，遗传算法和蚂蚁系统属于启发式搜索策略，能在较短的时间内给出接近最优的结果。在处理较小的城市集时（即少于30个城市），群智能算法通常能超越其他两种方法的表现。
     
  • 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 ```
     
  • 用Python编程解决TSP旅行商问题的遗传算法
    优质
    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。
     
  • 用Java实现动态规划法解决旅行商问题(TSP)
    优质
    本篇文章探讨了使用Java编程语言来实现动态规划方法以求解经典的TSP（旅行商）问题。通过算法优化，旨在为寻找最短可能路线提供高效解决方案。 动态规划法解旅行商问题（TSP）的Java实现方法可以详细探讨。这种方法涉及利用递归与记忆化技术来减少计算复杂度，并通过构建一个二维数组存储子问题的结果，从而避免重复计算相同的状态。在设计算法时，需要考虑如何有效地表示城市之间的距离矩阵以及状态转移方程的具体形式。此外，在实际应用中还需注意动态规划法对于TSP这种NP完全问题来说可能并不总是最优选择，特别是在处理大规模数据集的情况下。 实现过程中应关注以下几点： 1. 初始化：定义一个二维数组用于存储从某个起点到其他所有城市的最短路径长度。 2. 递归函数设计：根据当前到达的城市和未访问过的城市集合来计算剩余部分的最小成本，并将结果保存在上述二维表中以备后续使用。 3. 边界条件处理：当只剩下一个未访问过的城市时，直接返回该城市的距离值即可作为最终解的一部分。 4. 结果合并：遍历所有可能的起点和终点组合，找到全局最优路径。 需要注意的是虽然动态规划能够提供精确解决方案但其时间复杂度较高（O(n^2*2^n)），因此对于大规模问题而言可能存在效率瓶颈。
     
  • 【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
     
  • 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。
     
  • 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。