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遗传算法求解多旅行商问题的相对解空间分析.pdf
遗传算法求解多旅行商问题的相对解空间分析.pdf
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遗传算法求解多旅行商问题的相对解空间分析.pdf
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用遗传算法求解TSP即一个经典的算法优化问题,描述是:一位旅行商人需要辗转若干个城市卖东西,每个城市只去一次,最终需要回到出发的城市,问如何规划路线,使得总旅程最短?
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用递阶遗传算法优化多旅行商问题无须设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。
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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,路径的限制是每个城市只能拜访一次,这里没要求最后回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。采用的是java编写的,其中,各城市用坐标表示,运行结果输出经过的城市序列以及路线的图形显示,
遗传算法在求解旅行商问题中的应用
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遗传算法在求解旅行商问题中的应用 详细介绍了关于旅行商问题以及遗传算法的问题
遗传算法求解旅行商问题
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针对十个城市的旅行商问题,采用遗传算法求解。用c++中动态对象数组来建立模型,形式新颖。希望对于大家学习遗传算法以及c++有所帮助。源代码绝对能运行。包括一个头文件和一个源文件。
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旅行商问题遗传算法MATLAB求解
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本文利用遗传算法的全局搜索能力求解,针对旅行商问题(TSP),设计一种贪婪算子个体保护的遗传算法,并使用MATLAB语言进行了实际的编程求解,编程中的各个模块分别实现了优选复制、交叉、变异等环节。用编制的MATLAB程序快速求解出了满意的结果。自己亲自编的,MATLAB2009,可运行,有注解。
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采用遗传算法求解旅行商问题,给出了30个经纬度,尝试在这30个城市中找出最短的距离,可以自行修改重组概率、变异概率、以及迭代次数。
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很好,遗传算法求解旅行推销员问题时算子的设计与选择
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