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GA_tsp:TSP问题指的是,一个旅行商人需要确定拜访n个城市的最优路径。该路径的约束条件是每个城市只能被访问一次,并且...

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简介:
GA_tspTSP问题指的是,一个旅行商人需确定一条行程路线,该路线需要访问n个城市,且每个城市只能被拜访一次,同时必须返回起始城市。这条路线的优化目标在于最小化其总行程距离。为了解决att48问题——即包含48个城市的旅行商问题——采用了遗传算法。目前已知该问题的最优解为10628;然而,由于特定参数的影响,所设计的算法所获得的最佳结果为10648,与之相比,相对误差约为0.18818216%。相关文件包括:att48.txt(包含48个城市坐标),CalDist.m(用于计算个体总路径长度),cro.m(交叉函数),drawTSP.m(根据坐标进行可视化图表绘制),GA.m(主函数),mut.m(变异函数),objf.m(适应度函数),sel.m(选择函数)。

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  • GA_tsp: TSP概述——访n访线... 改动幅度为5%。注意原TSP改为了TSP概述——以保持流畅和简洁。
    优质
    GA_tsp算法旨在解决TSP问题,即旅行商需遍历n个城市仅一次并返回起点,寻找最短路径。该方法通过遗传算法优化路线规划,提高效率与准确性。 TSP问题是指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,并且每个城市只能访问一次,最后返回起点城市。目标是找到总路程最短的一条路径。 使用遗传算法解决att48问题(即包含48个城市的旅行商问题),当前最优解为10628。受参数影响,设计的算法得到的最佳结果为10648,相对误差为0.18818216%。 以下是用于实现该解决方案的主要文件: - att48.txt:包含48个城市坐标的数据文件。 - CalDist.m:计算个体总路径长度的函数。 - cro.m:执行交叉操作的函数。 - drawTSP.m:根据城市坐标绘制图像的函数。 - GA.m:主程序,控制遗传算法的整体流程。 - mut.m:变异操作实现的函数。 - objf.m:评估适应度(即解的质量)的函数。 - pro.m:决定是否进行交叉和变异的概率判断函数。 - sel.m:选择过程中的辅助功能。
  • (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。
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    优质
    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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    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。
  • 10ChatGPT访
    优质
    本文章提供了10种不同的方式来使用和体验ChatGPT,包括官网、应用程序及其他替代方案,适合各类用户需求。 这些入口提供的都是优秀的chatGPT模型,适用于各种自然语言处理任务,包括对话生成、文本生成和文本分类等。
  • Windows不访设备、或文
    优质
    当遇到Windows无法访问指定的设备、路径或文件错误时,通常意味着系统尝试访问不存在或者当前不可用的数据资源。此问题可能由多种因素引起,包括但不限于权限设置不当、硬件故障或是软件冲突等。为解决问题,用户可首先检查并修正目标地址的拼写错误,确保已获得适当的访问许可,并考虑使用管理员账户运行相关程序以排查权限限制。此外,进行磁盘扫描或更新驱动也可能有助于解决此类问题 标题“Windows无法访问指定设备路径或文件”是一个常见的错误提示,这通常意味着用户在尝试打开、复制、删除或访问某个文件或设备时遇到了问题。在Windows操作系统中,这个错误可能是由多种因素引起的,包括权限问题、文件损坏、系统设置不当以及病毒或恶意软件活动等。 1. **权限不足**:当没有足够的权限来访问特定的文件或者目录时,用户会看到此提示信息。这通常发生在需要管理员权限操作的情况里。解决方法是右键点击目标资源选择“属性”,然后在“安全”选项卡中调整相应的访问权限设置;或尝试以管理员身份运行程序。 2. **被其他应用占用**:如果文件正由其它应用程序使用,Windows将无法完成请求的操作。关闭正在使用该文件的应用或者重启计算机可能有助于解决问题。 3. **数据损坏**:由于硬盘错误、不当关机或是病毒感染等原因导致的文件系统属性或内容受损也会触发此提示信息。可以尝试运行`chkdsk`命令来检查和修复磁盘上的问题,也可以考虑利用第三方工具(如EaseUS Data Recovery Wizard)恢复丢失的数据。 4. **安全设置**:某些安全性相关的设定,例如UAC或者隐藏的文件夹属性等也可能阻止用户访问特定资源。适当调整这些选项可能会解决问题。 5. **病毒或恶意软件干扰**:如果存在威胁系统健康的程序活动,则可能导致无法正常访问到指定路径下的数据。运行反病毒扫描(如Windows Defender)可以帮助清除潜在的危害因素。 6. **注册表问题**:提及的HKCR_Fix.exe可能是一个用于修复注册表错误的小工具。在Windows中,注册表存储着重要的配置信息对于系统和应用程序而言至关重要。如果其中某些项目出现问题,则可能会导致“无法访问”的情况发生。使用该程序前,请确保它来自可靠的来源,并且最好先备份现有的注册表数据。 7. **外部驱动器故障**:当文件位于外接硬盘时,问题可能是由于设备本身的错误引起的。确认连接的稳定性或在另一台计算机上尝试读取这些文件以确定是硬件还是软件的问题所在。 8. **路径过长**:Windows对可访问的最大路径长度有严格限制,超出该范围也会导致此类型的错误提示信息出现。考虑缩短目标位置的名字或者将其移动到一个较短的目录结构下可能会解决问题。 9. **系统还原或重装**:如果上述方法均无效,则可以尝试将操作系统恢复至问题发生之前的状态;若仍无法解决可考虑重新安装Windows来彻底修复所有可能存在的错误。 要应对“Windows无法访问指定设备路径或文件”的情况,需要全面考量各种可能性,并按步骤排查。首先从最简单的方面着手检查(如权限和占用状态),然后逐步深入到更复杂的解决方案中去(比如注册表调整或是病毒扫描)。在整个过程中,请务必确保数据的安全性并谨慎使用未经验证的工具以免造成额外损害。
  • 31TSP求解
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    本文探讨了针对31个城市的旅行商问题(TSP)的有效解决方案,通过分析不同算法的应用与优化,旨在寻找最优或近似最优路径。 关于31个城市货担郎问题的求解方法,我使用了Matlab编写了一个程序,并经过本人测试确认可用。
  • 基于TSP贪心算法,从武汉出发访34省会返回武汉,求解及总距离
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    本研究运用TSP贪心算法设计了一条始于武汉、贯穿中国所有省会城市的最短回路,并计算其总行程距离,旨在探索高效的城市间路线规划方法。 实现从武汉出发遍历34个省会城市,并最终返回武汉的目标。使用贪心算法原理逐步构建最优路径:在每个阶段根据当前标准选择看似最佳的决策,一旦做出决定便不可更改。这一系列决策依据的是贪婪准则(greedy criterion)。
  • 基于TSP回溯算法,从武汉出发访34省会返回武汉,求解及总距离
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    本研究运用TSP回溯算法,旨在探索以武汉为起点和终点,遍历全国其余34个省会城市的最短路径方案,并计算总的旅行距离。 在旅行售货员问题(TSP)中,回溯算法的解空间是一棵排列树。递归过程中,当i=n时,当前扩展结点是排列树叶节点的父节点。此时,算法会检查图G是否存在从顶点x[n-1]到顶点x[n]以及从顶点x[n]回到起点(即顶点1)的边。如果这两条边都存在,则找到了一条旅行售货员回路。接下来需要判断这条回路的成本是否优于当前已知的最佳回路距离V。如果是,算法会更新最佳值bestV和最佳解bestx。
  • 用C语言解决10遗传算法
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    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。