动态旅行商问题的混合遗传算法 动态TSP是城市（或“仓库”）不断移动的问题的变体。 此回购尝试通过应用改进的混合遗传算法（结合GA和模拟退火）来解决此问题。 遗传算法与个体学习程序混合在一起，仅当最佳后代比当前种群中的最佳个体更好时，该算法才执行局部搜索。 在“ python”文件夹中找到的python脚本用于对找到的结果进行统计分析。

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欧拉公式求长期率的matlab代码cs325projectG24C 标题：CS325最终项目组24 作者：Jeff Herlitz，Ryan Hong，Sean Hinds 日期：08/16/17 说明：Christofides算法的C ++实现，这是旅行商问题的多项式时间解。 旅行商问题是计算机科学中著名的NP完全问题。 这就提出了一个问题：给定二维空间中的一组点，到达每个点的最短步行距离是多少？ Christofides算法是一般旅行商问题最著名的近似方法。 利用最小生成树和图形上的完美匹配的优势，该算法可确保返回比最佳路径长不超过3/2的解决方案。 它是在多项式时间内完成的，公布的时间复杂度为T（n）= O（n4）。 对于任意图G，算法的工作流程如下： Christofides（G（V，w））： 使用Prims算法计算G上的最小生成树T 计算O，它是T中奇数度顶点的子图，//这样有偶数个//顶点，通过握手// 财产计算M，这是O的最小权重完美匹配通过合并M和T中的边形成新的图形X //每个顶点现在具有偶数度//我们可以进行欧拉之旅计算E，绕X进行欧拉游览移除E中访问先前访问顶点的

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