通过蚁群和遗传进化的旅行时间优化
在这个项目中，我解决了出租车的旅行时间优化问题。 可以将其称为“旅行推销员问题” ，这是众所周知的计算机科学问题。 目的是找到访问一组位置的最短路径。 对于此问题，需要优化技术来智能地搜索解空间并找到接近最优的解。 更具体地说，我首先使用XGBoost模型来预测每对上落地点之间的旅行时间。 然后，我使用了进化算法，即蚁群和遗传算法，为数据中的车辆找到了最佳的旅行路线。
可以在以下链接找到有关Medium的随附博客文章：
数据集
数据是已经下载到上的数据。 我有2016年黄色出租车，绿色出租车和出租汽车的月度数据。 该数据集具有11个属性的近150万个行程记录
2022-12-13 14:03:57
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智能二代(Genetic Algorithm)饲料配方软件，氨基酸比例最佳模型计算猪鸡配方
2022-12-12 20:17:49
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2022-12-11 16:43:24
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基于文化和谐和学习算法优化模糊函数FUZZY附matlab代码
2022-12-06 15:25:53
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2022-12-06 03:49:35
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2022-12-03 10:34:36
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2022-11-30 13:56:22
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