?本文以一个案例题目出发，详细描述了遗传算法过程，并做了两个实验复现题目?实验一：纯手打原生代码复现案例?实验二：使用第三方库scikit-opt复现案例一、Introduction遗传算法源自自然界生物的遗传和进化过程：通过染色体之间的选择、交叉和变异来形成。同时符合自然界优胜劣汰的规则。因此遗传算法本质上是一种全局优化搜索算法，即已知评价方程和参数范围，求解目标函数最优解。二、 Princip
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2023-11-06 22:48:08
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# 使用遗传算法解决旅行商问题（TSP）
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一经典的优化问题，旨在寻找一个最短路径，使得旅行商可以遍历所有城市并返回起点。随着城市数量的增加，该问题的计算复杂性迅速上升，使得穷举搜索的方法难以适用。幸运的是，遗传算法（GA）作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，可以有效地解决该问题。
## 遗传算法基本原理
遗传
原创
2024-09-03 04:29:03
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关于解决“GA算法 TSP问题 Python”的博文
旅行商问题（TSP）是计算机科学与运筹学中的经典问题之一，旨在寻找一条经过所有城市且返回起点的最短路径。在实际应用中，TSP问题广泛存在于物流、旅游规划等领域。遗传算法（GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，适用于求解复杂的优化问题，包括TSP。
以下将详细探讨如何利用GA算法解决TSP问题，并提供相关的源码和案例分析。
```
本文是偏应用的简要总结，避开了很多科学背景（进化论、染色体、基因型、表现型...），自己认为遗传算法的科学背景内容有点多，而且对于利用遗传算法解决问题并没有很大帮助。关于遗传算法的科学背景和具体代码，网上有很多，不重复写了。本文没有代码，而是展示一个实例中的代码运行产生的中间结果，用于辅助理解算法流程。本文分为四个部分： 第一部分，算法简要流程 第二部分，简单实例，按照第一部分的流程整理的代码运行
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2023-06-14 20:48:23
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什么是优雅的代码，今天大邓与你一起学习优雅的 python 代码。本文内容根据PyCon2018(克利夫兰) Nina Zakharenko - Elegant Solutions For Everyday Python Problems - PyCon 2018 大会演讲视频整理而来。
python魔术方法-双下划线
其实我们平常使用的列表、字符串等数据类型的一些方法就用到了莫属方法，比如
a
1.软件版本MATLAB2021a2.核心代码 function varargout = tspo_ga(varargin) % Initialize
原创
2022-10-10 15:22:57
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function varargout = tspo_ga(varargin) % Initialize default configuration defaultCon
原创
2022-10-10 15:47:27
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递归：一种直接直接或者间接调用自身算法的过程递归在调用的过程中，是在上一层循环还没有结束直接进入下一层，多层嵌套调用实现调用例1：1 def func(n):
2 print(n)
3 if n > 1:
4 t = func(n / 2)
5 print('T', t) # 当循环结束，会
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2023-05-30 12:54:51
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我使用的TSP数据集在这里TSP数据集 用到的python库有这些import pandas as pd
import numpy as np
import re
import matplotlib.pyplot as plt
import random我使用的是具有51个城市的数据集，一开始要对其进行数据上的整理（因为它每个城市的x，y轴都挤在了一个单元格里面） 整理的代码如下 1.整理exce
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2023-08-11 21:41:18
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MAT之GA：遗传算法（GA）解决M-TSP多旅行商问题导读 MTSP_GA Multiple Traveling Salesmen Problem (M-TSP) Genetic Algorithm (GA). Finds a (near) optimal solution to the M-TSP by setting up a GA to searc
原创
2022-04-22 15:03:32
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MAT之GA：遗传算法（GA）解决M-TSP多旅行商问题导读 MTSP_GA Multiple Traveling Salesmen Problem (M-TSP) Genetic Algorithm (GA). Finds a (near) optimal solution to the M-TSP by setting up a GA to search for the sh...
原创
2021-06-15 21:11:35
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2-opt其实是2-optimization的缩写，简言之就是两元素优化。也可以称作2-exchange 。（摘自百度百科）这个一种随机性算法，基本思想就是随机取两个元素进行优化，一直到无法优化为止。在小规模TSP问题上，2-opt无论从效率还是效果上都优于蚁群算法。最初这个算法就是在解决TSP问题上取得了比较好的成效，这里也以TSP问题为例。TSP（旅行商）问题：假设有十一座城市，一位旅行商要经
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2024-03-04 11:37:47
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二、重点：
1、编码
由于遗传算法不能直接处理问题空间的数据，所以我们必须将问题空间的数据映射成遗传空间的基因型串结构数据，而算法程序是可以处理遗传空间的基因型 串结构数据的。比如现在要计算北京、天津、广东、新疆这四个城市的一条最优路径，但算法程序不能够直接处理北京、天津、广东、新疆这些数据，所以我们得给 它们编上号，北京（0）、天津（1）、广东（2）、新疆（3），路径（天津->新疆->北京->广东）可以表示成基因型串结构数据 （1302），这样算法程序只要直接处理它们的编号就行了。
原创
2011-08-28 13:39:10
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1.算法描述（1）编码：将问题的候选解用染色体表示，实现解空间向编码空间的映射过程。遗传算法不直接处理解空间的决策变量，而是将其转换成由基因按一定结构组成的染色体。编码方式有很多，如二进制编码、实数向量编码、整数排列编码、通用数据结构编码等等。本文将采用二进制编码的方式，将十进制的变量转换成二进制，用0和1组成的数字串模拟染色体，可以很方便地实现基因交叉、变异等操作。（2）种群初始化：产生代表问题
原创
2023-02-12 22:50:24
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网上看见的比喻：爬山算法：兔子朝着比现在高的地方跳去。它找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是爬山算法，它不能保证局部最优值就是全局最优值。模拟退火：兔子喝醉了。它随机地跳了很长时间。这期间，它可能走向高处，也可能踏入平地。但是，它渐渐清醒了并朝最高方向跳去。这就是模拟退火。 旅行商问题 ( TSP,Traveling Salesman Problem ) ：有N个
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2024-05-16 09:28:55
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?TSP旅行商问题旅行商问题大家都应该非常熟悉了，解法也很多，比如贪婪算法、Dijkstra算法等等，本文参考《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》中第19章的内容，利用模拟退火算法求解TSP问题并给出了python实现版本 TSP问题描述如下：?TSP模拟退火算法关于模拟退火算法的原理，书籍和文章均比较多，这里就不再赘述，大家可以参考其他博文，或阅读《MATLAB智能算法30个案例分析
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2023-09-25 15:56:37
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前言最近由于换了工作，期间也有反思和总结上家公司的得失，总觉得有什么事情当初可以完成或者完成得更好，其中TSP问题就是其中之一。当初在开发一个仓配系统的时候，有一个线路排程的需求，当时自己简单在纸上画了思路，发现求精确解算法复杂度是N!，所以去百度，发现了NPC问题的概念，但是一直以来都没有对这个问题好好研究过，最终只是选择了贪心算法这一求近似解的方案，正好这是我的第一篇，就拿这个“遗憾”开刀
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2023-09-15 20:11:19
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【建模算法】基于蚁群算法（ACA）求解TSP问题（Python实现）TSP (traveling salesman problem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本文探讨了基于蚁群算法求解TSP问题的Python实现。一、问题描述 本案例以31个城市为例，假定31个城市的位置坐标如表1所列。
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2023-09-30 21:01:22
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【建模算法】Python调用scikit-opt工具箱中的遗传算法求解TSP问题TSP (traveling salesman problem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本文探讨了Python调用scikit-opt工具箱中的遗传算法求解TSP问题。一、问题描述 本案例以31个城市为例，
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2023-10-26 17:20:30
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【建模算法】基于模拟退火算法求解TSP问题（Python实现）TSP (traveling salesman problem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本文探讨了基于模拟退火算法求解TSP问题的Python实现。一、问题描述 本案例以31个城市为例，假定31个城市的位置坐标如表1所列。寻
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2023-12-14 09:43:44
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