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

旅行商问题是一个大众问题，对于这类问题的解决方法也太多太多了，但我们在这里只提供一种蚁群智能算法来解决这类旅行商问题。

该资源为数据结构实验，欧洲旅行最短路线，使用Java语言编写，可以供大家使用。。

作为经典组合优化问题， 旅行商问题(Traveling Salesman Problem简称TSP) 一直是大学交通运输与应用数学等专业的教学与科研热点。在基于混合整数规划模型的TSP求解中， 需要解决如何避免出现子环路问题， Gurobi作为当前最先进的运筹优化软件， 其具有的Callback功能使模型在求解过程中， 动态地添加子环路约束成为可能。文章针对当前相关网络资源存在的问题， 构建了用Python编写的基于Callback功能动态添加子环路消除约束的TSP求解代码， 通过多个算例验证了代码的求解可行性， 为逐步将Gurobi引入课堂教学提供了素材。

基于人工免疫算法的旅行商问题研究，丁蕾，叶炳，旅行商问题（TSP）是计算数学中研究最为深入的问题之一，它是一个典型的组合优化问题，在实际中的应用非常广泛，而且长期以来被作

一个旅行商问题算法的可视化演示程序。使用的实现语言是C++

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旅行商问题是一类典型的NP完全问题，目前存在多种算法可以求取TSP问题的近似解，如贪心算法、最小生成树法等。遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法。内有完整可运行调试完毕代码，附有详细文档报告。

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