版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/jiang425776024/article/details/84532018 效果图:程序会动态的展示迭代过程,40以内城市大概迭代300次能收敛到最优:这里是用中国城市地理坐标直接做欧式距离计算,实际上可以根据问题作出调整.Github:https://github.com/425776024/TSP-GA-py 测试数据:china.

这次的文章是以一份报告的形式贴上来,代码只是简单实现,难免有漏洞,比如循环输入的控制条件,说是要求输入1,只要输入非0就行.希望会帮到以后的同学(*^-^*) 一.问题描述 旅行商问题(Traveling-Salesman Problem,TSP).设有n个互相可直达的城市,某推销商准备从其中的A城出发,周游各城市一遍,最后又回到A城.要求为该旅行商规划一条最短的旅行路线. 二.目的 为了解决旅行商问题,用了遗传算法,模拟染色体的遗传过程,进行求解. 为了直观的更有比较性的观察到程序的运行效果,

转载地址 https://blog.csdn.net/greedystar/article/details/80343841 目录 一.问题描述 二.算法描述 三.求解说明 四.参考资料 五.源代码 一.问题描述 旅行商问题是图论中的一个著名问题. 假设有一个旅行商人要拜访N个城市,要求他从一个城市出发,每个城市最多拜访一次,最后要回到出发的城市,保证所选择的路径长度最短. 二.算法描述 (一)算法简介 遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生

前几天在做孔群加工问题,各种假设到最后就是求解旅行商问题了,因为原本就有matlab代码模板所以当时就改了城市坐标直接用了,发现运行速度惨不忍睹,最后用上了两个队友的电脑一起跑.这次模拟结束后在想用c语言来实现的话应该可以提高不少效率.关于模拟退火和旅行商问题的介绍我就不赘述了,网上各路大神说的都很详细,我下面就把c语言和matlab代码先附上. c语言: #ifndef _OPTION_H #define _OPTION_H /* * T0 表示 初始温度 * Tf 表示 结束时的温度 * a

参考资料: 遗传算法解决TSP旅行商问题(附:Python实现) 遗传算法详解(GA)(个人觉得很形象,很适合初学者) from itertools import permutations import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from itertools import combinations, permutations #%matplotlib inline def fitnessFuncti

前几天写了个模拟退火算法的程序,然后又陆陆续续看了很多群智能算法,发现很多旅行商问题都采用蚁群算法来求解,于是开始写蚁群算法的模板.网上关于蚁群算法的理论很多就不再这里赘述了,下面直接上代码和进行简单的比较. c代码: #ifndef _CITY_H #define _CITY_H struct CITY { int id; double x, y; }; #endif // !_CITY_H CITY.h #ifndef _OPTION_H #define _OPTION_H ; ; /* 蚂

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. 先解释下什么是8皇后问题:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法.在不考虑翻转和旋转等价的情况下,8皇后问题共有96个不同的解. 而n皇后问题就是将8*8的棋盘换为n*n的棋盘,同时摆放n个皇后使之不能相互攻击. 常用的解法是回溯法,通过不断递归的尝试来一个一个放置棋子,这种方法其实规避了很多不成立的情况,所以控制了一些解空间的范围,但是这种方法试图在一段程序当中将所

前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多进程并行加速.并对加速效果进行了简单测试. 项目链接: GitHub: https://github.com/PytLab/gaft PyPI: https://pypi.python.org/pypi/gaft 正文 我们在用遗传算法优化目标函数的时候,函数通常都是高维函数,其导数一般比较难求取.这样我们的适应度函数计算通常都是比较费时的计算. 例如在使用遗传算法寻找最优结构时候通常需要调用量化软件进行

python利用kruskal算法求解最短路径的问题,修改参数后可以直接使用 def kruskal(): """ kruskal 算法 """ dimensional = get_array(9999) # 获取数组 node_num = len(dimensional) res = [] count = 0 # 获取节点值 for i in range(node_num): for j in range(i): if 0 < dimen

断断续续写了四天,感觉背包问题是最适合了解遗传算法的问题模型 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace Bag { /// <summary> /// 背包类 /// </summary> public class Bag { public int Size { get; }

近期为做展示,改写了一个遗传算法求TSP的Java界面版,思路代码和 http://blog.csdn.net/wangqiuyun/article/details/12838903 这篇文章思路是一样的,追加了Java用Graphics画点及画线做路径展示,展示部分做得比較粗糙,须要的拿走,效果图例如以下. 下载地址:http://download.csdn.net/detail/wangqiuyun/7406201 另C#界面版:http://blog.csdn.net/wangqiuyun

package com.louis.tsp; /** * Project Name:GeneticAlgorithm * File Name:Individual.java * Package Name: * Date:2017年9月23日下午5:02:00 * Copyright (c) 2017, 2692613726@qq.com All Rights Reserved. * */ /** * ClassName:Individual * Function: 个体类 * Reason: T

本系列文章代码取材于书籍<Genetic Algorithms with Python>,本人是在校电气专业的研究生,立志从事于Python相关的代码工作,具体什么方向还有待深究. 众所周知,算法一类的相关工作在市场上工资不菲,对于跨专业想从事算法工作的同学,算法入门是很难的一件事,一者没有好的代码基础,二者算法书晦涩难懂,让人没有读下去的欲望.我从研究生入学到现在,已经有半年的时间了,期间一直摸索算法入门,但都没有坚持下来,但一直在学习Python的基础语法,几个月之前导师在群里推了这本书,

def MaxSum(self,array,n): sum=array[0] result=array[0] for i in range(0,n): if sum<0: sum=a[i] else: sum=sum+a[i] start1=i if sum>result: result=sum end=i start=start1 print result,start,end 上述采用的是动态规划思想:假设sum[i]表示以第i个元素结尾的最大连续字串,那么sum[i]=max{sum[i-

从当前位置开始(也可以不指定起始位置),访问完所有未访问的端点后返回起始点的最短路径就是连接所有端点的生成树.最小生成树需保证: 每条边最多只能被选 1 次: 抹掉所有未被选择的边时,图形不能分为上下两部分:

前言: 不管学习那门语言都希望能做出实际的东西来,这个实际的东西当然就是项目啦,不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行. 这里整理了70个Python实战项目列表,都有完整且详细的教程,你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手,你也可以从中寻找灵感去做自己的项目. 70个Python项目列表: 1.[Python 图片转字符画] 2.[200行Python代码实现2048] 3.[Python3 实现火车票查询工具] 4.[高德API+Python解决租房问题 ] 5.[Python3

前言: 近几年Python可谓是大热啊,很多人都纷纷投入Python的学习中,以前我们实验楼总结过多篇Python实战项目列表,不但有用还有趣,最主要的是咱们实验楼不但有详细的开发教程,更有在线开发环境,非常适合Python学习者学习啊,今天再总结一批Python实战项目教程. 附上前面总结的Python项目教程列表: [给缺少Python项目实战经验的人] [(新)10个Python项目,给缺少Python项目实战经验的人] [这10个Python项目超有趣!] [Python实现从excel

开头真的很重要!!!一个吻,一部小说,一篇文章......好的开头就像一个漂亮女孩的问候,问完了,你还期待着她接下来会对你说些什么甜蜜的话呢. 真可惜!我不是漂亮女孩,我的这个开头也不好.但开头不好,并不妨碍下面的干货不好噢.下面这80个Python学习教程,涵盖了从Python入门,到基础巩固,再到进阶强化的各类练习项目.就像......就像一个长相一般,但灵魂有趣的女孩子哇.好啦我退下啦,请自便哦. Python3 简明教程 Python版设计模式实践 Python Flask Web框架

整理几个实验楼小项目,有免费的也有会员的,会员的可以参考他们的实验报告. 直接去实验楼这个网站,粘贴上就能搜到. 免费专区: Kmeans聚类算法评估足球比赛 Python实现3D建模工具 K-近邻算法实现手写数字识别系统 PyQt 实现简易浏览器 Python 基于共现提取<釜山行>人物关系 Python 气象数据分析 Python 数据可视化 Django打造文件分享系统 Python3 实现简单的 Web 服务器 Python3 实现色情图片识别 Python 破解验证码 高德API +

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