# 遗传算法解决旅行商(TSP)问题
## 效果
* 输入:
```python
# 城市坐标列表
[[0.55734239 0.3734466 ]
[0.17159294 0.74191892]
[0.93544974 0.56202886]
[0.25549663 0.33219349]
[0.79861833 0.62468121]
[0.43550307 0.79565317]
[0.28996519 0.78996215]
[0.60465238 0.55241916]
[0.68390503 0.44588774]
[0.41480951 0.5742657 ]
[0.8418194 0.93056216]
[0.63967639 0.05641035]
[0.63442911 0.67639771]
[0.34127487 0.92429178]
[0.33030165 0.015116 ]
[0.95044247 0.91669319]
[0.55421018 0.82146014]
[0.0589178 0.59854411]
[0.42909831 0.84349374]
[0.77765192 0.55528108]]
```
* 输出:
![avatar](./imgs/路线.png)
![avatar](./imgs/适应度.png)
## 代码结构
```
config.py:各参数配置
ga.py:遗传算法实现
main.py:程序入口,数据预处理,效果展示
```
## 环境
* 语言:`python3.7`
* 数据处理:`numpy`
* 数据可视化:`matplotlib`
## 使用
1. clone到本地
2. 准备环境
3. 运行main.py
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
遗传算法解决旅行商(TSP)问题(python实现)
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旅行商问题 遗传算法解决旅行商(TSP)问题(python实现) ## 代码结构 ``` config.py:各参数配置 ga.py:遗传算法实现 main.py:程序入口,数据预处理,效果展示 ``` ## 环境 * 语言:`python3.7` * 数据处理:`numpy` * 数据可视化:`matplotlib`
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ga-tsp-code.zip (14个子文件)
ga-tsp-code
.DS_Store 6KB
ga.py 5KB
main.py 1KB
.idea
vcs.xml 180B
workspace.xml 10KB
misc.xml 288B
ga-tsp.iml 284B
modules.xml 264B
__pycache__
ga.cpython-37.pyc 4KB
config.cpython-37.pyc 1KB
imgs
适应度.png 17KB
路线.png 28KB
README.md 974B
config.py 1KB
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