文件名称：solving-tsp-with-genetic-algorithms:使用各种遗传算法解决了旅行营业员问题
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更新时间：2024-05-21 06:57:17
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使用遗传算法“解决”旅行营业员问题 该存储库用作我使用Java中实现的各种已知算法来解决“方法的存储。 目标 该项目的目的是从启发式和遗传算法领域重新推导TSP的一系列解决方案。 该项目由一个庞大的数据集组成，该数据集表示特定问题空间大小下所有城市之间的距离矩阵，目标是应用每种算法并确定哪种算法可以为给定的探针空间提供最具成本效益的解决方案。 本实验使用以下算法： 随机变异爬山（RMHC） 随机重启爬坡（RRHC） 随机爬山（SHC） 模拟退火（SA） 每种算法都应用于大小不同的问题空间，进行了多次实验以消除操作异常值，并提供每种解决方案的平均性能。 结果的详细文档可在相应的电子表格文件中找到。 数据集的补遗 该实验利用来自给定样本空间48、51、52、70、76、100、105和442的8个数据集。将城市距离数据文件加载到程序中，并对每个数据集运行算法以测试算法的效率。