遗传算法（GA）解决TSP问题
遗传算法解决TSP问题 遗传算法 遗传算法的基本原理是通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题，它需要对算法所产生的每个染色体进行评价，并基于适应度值来选择染色体，使适应性好的染色体有更多的繁殖机会，在遗传算法中，通过随机方式产生若干个所求解问题 ...
原文：矩形排样问题 遗传算法解决方案
最近在实习中，遇到了一个实际问题。客户要将若干大小不一的小矩形，排到大矩形上，而且还要求可以设置小矩形之间的间距，和大矩形的margin值，便于裁切。 排样问题是一个经典的NP问题，有很多解决方案。神经网络 遗传 蚁群 模拟退火等等算法都可以解决这个问题。对于一些行业的工业生产，很多生产数据并没有测试数据那般刁钻，所以这些算法基本都能满足生产的需要。 在这里，我主要参考了一篇郑州大学的研究生毕业论 ...
2020-03-09 07:53 0 748 推荐指数：
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