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TSP旅行商问题 C++求解（145个城市）

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 五个城市的旅行商问题(TSP)规划
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    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。
     
  • 31个城市TSP问题的求解
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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。
     
  • 旅行商问题(TSP)
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    旅行商问题是计算科学中的经典难题之一，涉及寻找访问一系列城市一次且仅一次后返回出发城市的最短路径。 本段落主要介绍了几种解决旅行商问题（TSP问题）的方法：穷举策略、自顶向下的算法包括深度优先搜索算法与回溯法以及广度优先搜索算法与分支限界算法，还有自底向上的动态规划方法；启发式策略中则涵盖了贪心算法和蚁群算法。
     
  • 【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
     
  • TSP旅行商问题.zip
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    TSP旅行商问题包含了一个经典的组合优化问题解决方案代码。该问题寻求找到访问一系列城市一次并返回出发城市的最短路径，广泛应用于物流、电路设计等领域。这段代码提供了求解此问题的有效算法实现。 多数据集计算结合多种优化手段，在小数据集上可以达到99%的正确率。
     
  • C++中的旅行商问题求解
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    本文探讨了使用C++编程语言解决经典的旅行商问题（TSP）的方法和技巧，包括算法设计、代码实现及性能优化。 使用C++解决旅行商问题，并用OpenCV进行绘图显示，纯属个人兴趣爱好，包含报告与代码。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。