基于遗传算法的TSP的实现

用matlab代码实现，TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，

在VisualC++环境下，利用遗传算法求解TSP（旅行商）问题。

求解15个城市TSP的GA问题，两城市间距离自拟或随机生成

遗传算法解决TSP问题·························································································

遗传算法求解tsp最优问题,可以动态选最短距离!

遗传算法解决tsp问题

遗传算法求tsp问题及其matlab代码实现 主程序中有一rand( seed ,n) n 为某一整数, 这是设置随机数发生器的种子，这样实际上规定了随机数发生的方式，因此后面的随机数其实都是定下来的

TSP问题是一个具有重要实际意义的问题，在计算复杂性理论中被证明是NP完全问题。为了解决TSP问题，我们可以使用遗传算法这一优化方法。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的计算模型，通过模拟进化过程来

遗传算法是一种强大的优化技术，可以用于解决旅行推销员问题（TSP）。本文将介绍如何使用遗传算法来解决TSP问题，包括遗传算法的基本原理，如何设计适合TSP的遗传算法算法，以及如何实施和优化算法以获得最

数学建模中的遗传算法解决学习