Python实现模拟退火算法与遗传算法.zip下载

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模拟退火算法： 在TSPLIB（http://comopt.ifi.uni-heidelberg.de/software/TSPLIB95/，多个地址有备份；其他网站还可以找到有趣的art TSP和national TSP）中选一个大于100个城市数的TSP问题， 采用多种邻域操作的局部搜索local search策略求解； 在局部搜索策略的基础上，加入模拟退火simulated annealing策略，并比较两者的效果； 要求求得的解不要超过最优值的10％，并能够提供可视化，观察路径的变化和交叉程度。 遗传算法： 用遗传算法求解TSP问题（问题规模等和模拟退火求解TSP实验同），要求： 1.设计较好的交叉操作，并且引入多种局部搜索操作（可替换通常遗传算法的变异操作） 2.和之前的模拟退火算法（采用相同的局部搜索操作）进行比较 3.得出设计高效遗传算法的一些经验，并比较单点搜索和多点搜索的优缺点。详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/132654289 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/88294614?utm_source=bbsseo