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单线铁路平行运行图遗传算法求解通过能力问题.docx

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简介：
本文探讨了采用遗传算法优化单线铁路平行运行图的方法，旨在有效提升铁路系统的运输能力和运营效率。通过模型建立和算例分析，验证了该方法在解决铁路通过能力问题中的应用价值与可行性。 单线铁路平行运行图通过能力的遗传算法.docx

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  • 单线铁路平行运行图遗传算法求解通过能力问题.docx
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    本文探讨了采用遗传算法优化单线铁路平行运行图的方法，旨在有效提升铁路系统的运输能力和运营效率。通过模型建立和算例分析，验证了该方法在解决铁路通过能力问题中的应用价值与可行性。 单线铁路平行运行图通过能力的遗传算法.docx
     
  • Java中运用遗传算法求解旅行商问题
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    本文章探讨了在Java编程语言环境中利用遗传算法有效解决经典的旅行商问题的方法与应用。通过模拟自然选择和基因进化过程，该方法为寻找大规模实例中的近似最优解提供了高效途径。 使用Java语言并通过遗传算法来解决旅行商问题。
     
  • 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。
     
  • 利用遗传算法求解旅行商问题
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    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
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    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。
     
  • 旅行商问题：此Java程序运用遗传算法进行近似求解
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    本Java程序采用遗传算法对旅行商问题进行高效近似求解，旨在探索优化路径策略，适用于物流规划与网络设计等领域。 该程序实现了一种近似（或至少找到可能的解决方案）旅行商问题 (TSP) 的遗传算法。回想一下，TSP 问题的一个实例由一组城市组成。环路是一条路径，它访问每个城市一次，然后返回路径开始的城市。TSP 问题是找到最小长度的电路。这个问题是NP难的。所以不能指望能够处理合理数量的城市。例如，25个城市的问题有超过10^25 条可能的线路。为了让您大致了解这个数字的大小，如果您有一台每秒可以检查10亿条电路的计算机，那么检查所有电路是否存在这个问题将需要超过4.91亿年的时间。 尽管如此，运行 TSP 的遗传算法解决方案是可行的（虽然不能保证给你最好的解决方案，甚至接近，但结果证明它们非常好）。添加作者版本：2014 年 4 月 15 日 编译方式为： javac -cp src/*.java
     
  • 运用遗传算法求解TSP问题（C++）
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    本项目采用C++编程语言，利用遗传算法有效解决经典的旅行商(TSP)问题。通过模拟自然选择和遗传机制，优化路径寻找过程，旨在提高计算效率与准确性。 利用遗传算法解决TSP问题（C++），包括了50个城市。该算法设计明了、简单易懂。
     
  • 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。
     
  • 基于遗传算法的旅行商问题求解.zip
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    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。
     
  • 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。