pyTSP:Traveling Salesman问题的主要启发式方法的2D3D可视化 源码
介绍 旅行商问题(TSP)提出以下问题:“给出一个城市列表以及每对城市之间的距离,访问每个城市并返回原点城市的最短路线是什么? pyTSP使用各种方法来求解TSP(线性规划,构造启发式,优化启发式,遗传算法)。 它提供了每个算法的地理分步可视化。 您可以找到的 (美国人口超过90万的城市) 演算法 pyTSP中实现了以下算法: 施工启发式 最近的邻居 最近插入 最远的插入 最便宜的插入 线性规划 优化启发式 成对交换(2-opt) 节点插入 边缘插入 遗传算法 施工启发式 最近的邻居 - Start from a random city. - Travel to the nearest
文件列表
pyTSP-master.zip
(预估有个52文件)
pyTSP-master
.gitignore
130B
Dockerfile
217B
requirements.txt
55B
data
cities.json
238KB
example.xls
7KB
.dockerignore
34B
.travis.yml
406B
readme
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