利用遗传算法解决TSP问题，随机产生数据进行测试，附源码

使用遗传算法对tsp问题进行求解，同时对遗传算法进行了改进，增添了灾变机制，以及参数自适应机制

基于遗传算法的TSP问题，解决旅行商问题

工具箱包含使用自定义遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP），多旅行商问题（MTSP）和其他变化的几种功能

计算智能课程作业，要求写一篇计算智能相关技术的小论文。本论文对TSP问题，采用遗传算法进行求解。

用C#写的遗传算法解决旅行商问题的求解模型。有界面支持，可以看到求解过程。

基于“遗传”和“免疫”算法求解TSP问题; 传统的算法根本无法解决大规模求解问题，穷取法的计算级数为 N的阶乘， N为城市个数。 基于“遗传”和“免疫”算法，能够快速求解，文中对算法研究了很多“改良”算子，计算的解部分已超过世界最佳水平，成为目前最优解。 压缩包中含有代码和设计详细文档，仅大家学习和探讨；本人QQ：113875896

本文利用遗传算法的全局搜索能力求解,针对旅行商问题(TSP),设计一种贪婪算子个体保护的遗传算法，并使用MATLAB语言进行了实际的编程求解，编程中的各个模块分别实现了优选复制、交叉、变异等环节。用编制的MATLAB程序快速求解出了满意的结果。自己亲自编的，MATLAB2009,可运行，有注解。

高级综合-用遗传算法求解TSP。 关于该项目 该存储库包括遗传算法的实现，该算法解决了高级综合的旅行商问题。 该项目的执行目的是针对DUTh第9学期的高级综合课程的硬件设计。 该存储库包含2个分支： 软件：包含可以在任何IDE中本地运行的开发的C ++代码。 硬件：包含针对Catapult HLS工具进行了调整的开发的C ++代码。 除了随机图之外，还可以对斯坦福大学创建的SGB128（北美城市）数据集进行测试。 要显示解决方案，请运行笔记本。 贡献 贡献使开源社区成为了一个很棒的地方，可以成为学习，启发和创造的地方。 遵循以下步骤做出贡献： 分叉项目 创建功能分支（ git checkout -b new_branch_name ） 提交您的更改（ git commit -m 'Add some extra functionality' ） 推送到分支（ git push

C#tsp遗传算法;里面有测试数据，包含中国30个城市的坐标数据。