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求解CVRP源程序遗传算法
多旅行商任务分配问题（MTSP）是一个涉及多个旅行商的复杂问题，需要在给定城市集合中找到最佳路径分配方案。为了解决MTSP，研究者们广泛应用遗传算法进行优化。遗传算法是一种模拟自然选择和进化的优化技术
遗传算法求解n皇后问题
带有遗传算法的A-Mazer 使用遗传算法的迷宫求解器。 参考: : 跑步 首先,请确保您安装的Python版本至少为3.5。 然后,您需要安装以下依赖项: # Matplotlib pip inst
Knapsack(贪心算法之背包问题)计算机算法设计与分析实验，用贪心算法实现背包问题，里面有dos和mfc两个版本均在vc6.0中编译通过
经典的TSP使用遗传算法求解(单目标),matlab代码,可以自己改改多目标
讨论了遗传算法在问题求解中的早熟现象，引进一个参数用以衡量种群中染色体的相似程度，用以增加种群的多样性;在杂交和变异运算过程中，混合了模拟退火思想作为新个体的接受准则;通常的变异算子需要扫描每一个染色
配送中心是从供应者手中接受多种人晕的货物，进行包装、分类、保管、流通加L和情报处理等作业，然后，按照众多需要者的订货要求各齐货物，以令人满意的服务水平，进行配送的设施。
本文件提供了一个MTSP类,一个启动main函数,主要提供了几个可改参数,参数1:交叉概率;参数2:变异概率;参数3:种群数目; 参数4:迭代次数;参数5:旅行商的数量(根据实际情况调整);参数6:每
基于遗传算法（GA)的旅行商问题(TSP)求解
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