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卷积312018
二大后端能源环境信息系统国际会议2017 |
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文章号 | 11017 | |
页数 | 5 | |
段内 | 11号智能信息系统 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/20183111017 | |
在线发布 | 2018年2月21日 |
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31号11017(2018)
遗传算法和山坡最短路径优化比较
一号信息系统硕士,Diponegoro大学50242
2物理系理工学院Diponegoro大学Semarang-Intria
*对应作者 :mona_fron@yahoo.co.id
旅行推销员问题优化 寻找最短路径 单程达数个目的地 而不遍历同城 并重回始发市 流程应用到送货系统比较用两种方法完成,即优化遗传算法和爬山山坡直接选择一条新路径工作,与邻里互换,以获得小于前一轨线的轨迹距离,不测试遗传算法依赖输入参数,即人口数、交叉概率、变异概率和代数简化确定最短路径过程并开发使用golle地图API软件测试量达市数8、16、24和3220倍,以观察哪种方法在距离和时间计算方面最优基于对数个城市实验3、4、5和6生成遗传算法和爬山等同值和最优距离,距离值开始与7市数不同总体结果显示,这些测试、爬山比小城市多,并使用遗传算法优化30余城市数
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