在这项研究中,遗传算法(GA)是一种围绕自然选择的随机直接,迭代搜索方法,用于发现用于优化和搜索问题的溶液的近似值。ga雇用了操作员,包括选择,交叉和突变来应对。在出现NP硬性问题的情况下,特别是对于旅行推销员问题(TSP),气体是有益的。为了降低整体距离,我们提出了一个新型的跨界运算符,其Python代码用于TSP。与Python伪编码一起,我们还引入了一个突变算子,以增强GA在确定TSP中最短距离时的完整性。强调提出的跨界和突变操作员,我们还使用示例说明了不同的步骤。我们将路径表示形式与开发的跨界和突变操作员集成在一起,因为它是代表旅行的明显方法。
主要关键词