Genetic-Salesman-Challenge:算法挑战我挑战别人并展示了一个关于性能的小案例研究

首先作为一个快速说明，我并不声称已经编写了这个算法问题。 我添加到作业的原始表格中以使其更加直观，并为其他感兴趣的个人重新托管。 这个问题的最初创造者是 。 几个实现的前言、解释和性能可以在找到 #遗传算法 遗传算法采用初始种群，选择幸存者，对它们进行变异，然后重复该过程，直到达到目标状态或资源耗尽。 ##Steps 例如，考虑一些涉及选择理想的 9 字符字符串的问题，例如“abcdefghi”。 ####Initial generation 首先，我们生成 x=2血系的初始代，每个血系具有 n=3 随机后代。 [['abcdefgai', 'abcdxfghi', 'wtrbekvkl'], ['helaworad', 'awfluehsk', 'seklfkese']] ####通过适应度函数选择幸存者从每个血统中，我们根据适应度函数选择一个幸存者。 我们的适应度函数与问题相关