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遗传算法解决 TSP 问题

于 2020-12-09 发布
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代码说明:

遗传算法解决 TSP 问题,并将其可视化

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  • python动力学轨迹模拟
    【实例简介】假设无人机在 50m 高度的空中飞行时,投放一个救援物质,当前飞机的前进速度为 10 m/s, 救援物质质量为 0.1kg, 重力加速度 9.8m/s2, 空气阻力与速度方向相反,空 气阻力大小为 k *v, k = 0.1,请使用软件模拟物质掉落的轨迹(建议使用 Python 实现 轨迹图,C 语言使用 print 输出迭代过程中的坐标)
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  • python实现A*和双向A*(启发式搜索)
    1. 实验目的 1) 掌握搜索算法的基本设计思想与方法,  2) 掌握A*算法的设计思想与方法,  3) 熟练使用高级编程语言实现搜索算法,  4) 利用实验测试给出的搜索算法的正确性。   1. 实验问题  寻路问题。以图1为例,输入一个方格表示的地图,要求用A*算法找到并输出从起点(在方格中标示字母S)到终点(在方格中标示字母T)的代价最小的路径。有如下条件及要求:   1) 每一步都落在方格中,而不是横竖线的交叉点。 2) 灰色格子表示障碍,无法通行。 3) 在每个格子处,若无障碍,下一步可以达到八个相邻的格子,并且只可以到达无障碍的相邻格子。其中,向上、下、左、右四个方向移动的代价为1,向四个斜角方向移动的代价为 √2。 4) 在一些特殊格子上行走要花费额外的地形代价。比如,黄色格子代表沙 漠,经过它的代价为4;蓝色格子代表溪流,经过它的代价为2;白色格子为普通地形,经过它的代价为0。 5) 经过一条路径总的代价为移动代价 地形代价。其中移动代价是路径上所做的所有移动的代价的总和;地形代价为路径上除起点外所有格子的地形代价的总和。
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    python股票数据爬取 需要执行 pip install xlwt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple python 3.8 亲测通过
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