基于遗传算法的TSP算法求解20大城市最短旅途
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  • 作者:裴佳明 ; 周斌 ; 郦丽
  • 关键词:遗传算法 ; TSP算法 ; 最短旅途
  • 中文刊名:DNZS
  • 英文刊名:Computer Knowledge and Technology
  • 机构:泰州学院;
  • 出版日期:2019-06-05
  • 出版单位:电脑知识与技术
  • 年:2019
  • 期:v.15
  • 语种:中文;
  • 页:DNZS201916082
  • 页数:2
  • CN:16
  • ISSN:34-1205/TP
  • 分类号:200-201
摘要
Traveling Salesman Problem,简称TSP问题,也就是我们常说的旅行推销员问题,是数学中的一种典型问题。本文将基于遗传算法,选取20个城市作为样本,利用TSP算法来制定最优化的旅游线路。
        
引文
[1]张立毅,高杨,费腾,王玉婧.求解旅行商问题的搜寻者遗传算法[J].数学的实践与认识,2019,49(07):115-122.
    [2]岳鹏齐.基于遗传算法解决TSP问题探索[J].现代信息科技,2019,3(04):10-12.
    [3]唐天兵,张铭明,蒙祖强.混合蛙跳遗传算法求解旅行商问题[J].广西大学学报(自然科学版),2018,43(05):1811-1817.
    [4]刘云飞.基于TSP问题的仿生算法比较[J].电子技术与软件工程,2019(02):110-111.
    [5]陈洋卓,李青青,罗天扬,等.基于遗传算法的TSP问题优化方法[J].科技风,2019(01):59-60.
    [6]郭丰林.基于遗传算法的旅游线路规划研究[J].现代营销(经营版),2019(01):134.