Python语言实现的遗传算法解决TSP问题。

遗传算法是一种模拟自然界进化的求解最优解的算法，用来求解方程组，特别是复杂方程组，有很好的全局寻优能力，基本运算过程如下： （1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0) （2）个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。 （3）选择运算：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的 （4）交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子 （5）变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1) （6）终止条件判断：若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算 遗传操作包括以下三个基本遗传算子:选择；交叉；变异

TSP问题的求解方法 利用--遗传算法GA--求解组合优化问题，TSP旅行商问题 城市经纬度数据：mytsp/xx.csv文件 DW.py：绘图类 TSP_GA.py：主程序

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智能微电网PSO优化算法，比较全，推荐下载。 适合参考学习！！！ 程序完整！！！ 包含PSO、GA两种算法。

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