详细介绍了遗传算法和2-opt算法计算TSP问题的优缺点，并有Python源码，以及配套实验报告和PPT。
Python 20 次浏览
免疫算法用来求解 TSP 问题的近似解，挺有意思的哦。这个方法模仿了生物免疫系统的工作原理，通过克隆、免疫等过程来不断迭代，求出一个比较接近最优的解。使用 Python3.10 编写，你需要先安装numpy库。参数方面，你可以调整cloning_rate（克隆率）、mutation_rate（突变率
Python 0 次浏览
实现遗传算法求解 TSP 问题的代码其实蛮有意思的。TSP 问题是个经典的难题，算是 NP 问题的一类，所以不容易找到最优解。不过，利用遗传算法来找近似解，效率还不错，比较适合应用到实际问题中。这个代码实现的染色体设计挺重要的，采用路径的方法，每个个体（染色体）就是一条完整的城市路径。交叉和变异的操
Python 0 次浏览
TSP算法Python实现TSP算法用于解决旅行商问题，该算法使用Python语言实现。
Python 22 次浏览
旅行商问题（TSP）是运筹学中的经典问题，涉及如何在多个城市中找到最短路径。这个问题的挑战性大，通常需要使用一些高效算法来。常见的方法包括贪心算法、动态规划、回溯法和遗传算法等。其中，贪心算法每次选择局部最优路径，简单但不能保证全局最优，而动态规划通过子问题的解来求解整体问题，适合城市数较少的情况。
C 0 次浏览