遗传算法求解旅行推销员问题时算子的设计与选择pdf

Python中的群智能(遗传算法,粒子群优化,模拟退火,蚁群算法,免疫算法,Python中的人工鱼群算法) 文档: : 文档: : 源代码: : 帮助我们改善scikit-opt 安装 pip ins

提出了针对广义旅行商问题（GTSP）的混合染色体遗传算法（HCGA）。目前，广义染色体遗传算法（GCGA）是求解GTSP问题的最好方法，但这种方法在编码设计上存在不足，使得算法全局搜索能力较差。在GC

遗传算法的源程序，用遗传算法求解最短路径问题

为解决NP完全的旅行商问题，提出一种四点三线遗传算法。该算法特色在两阶段策略，第一阶段是变异算子优化，将汉密尔顿环中所有大于两点的内部路径倒置，并用新极值代替原极值。第二阶段是四点三线优化，将汉密尔顿

数学建模中旅行商问题的遗传算法MATLAB程序，规划出合适的路径并展示出图形。

用VC++6.0写的关于遗传算法解决旅行商问题的源码,有界面

运用java语言实现的用遗传算法解决旅行商问题，注视清晰。可根据自己需要修改交叉算子和变异算子

程序为matlab程序,使用遗传算法尝试求解旅行商这类NPC问题。实测结果不错,期待各位朋友共同改进。

提出了一种基于微粒群算法（PSO）的图像增强方法，把图像增强看作最优化问题。使用此方法可以自动地找出降质图像归一化的非完全β函数的最优参数值，对原始图像降质类型进行正确的推理。不论原始图像是哪种降质类

遗传算法解决多旅行商问题的matlab程序分5情况：1.从不同起点出发回到起点（固定旅行商数量）2.从不同起点出发回到起点（旅行商数量根据计算可变）3.从同一起点出发回到起点4.从同一起点出发不回到起