我的创作纪念日

最新推荐文章于 2025-06-24 14:06:55 发布

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第一篇文章发布第256天，此文为参与官方创作纪念日活动的水文。

机缘

单纯的想写点啥

收获

写了这么几篇文章

日常

想起了就会写一篇

成就

写了这么几篇文章

憧憬

继续再写一些文章

不说了，写文章去了

确定要放弃本次机会？

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我的创作纪念日--码农阿豪

私聊前往站内信：https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/weixin_44976692

06-20

5万+

未来，我计划继续在技术领域深耕，希望能够通过我的努力达到更高的技术水平。同时，我也计划扩展我的创作范围，不仅限于技术文章，也包括视频教程和在线课程，以此来帮助更多的人学习编程，实现自我提升。

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少莫千华

06-04

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我希望能够成为一个优秀的技术专家，并通过自己的努力影响更多的人，推动行业的发展和进步。在各种技术论坛和社区中，我看到了许多优秀的技术文章，也看到了其他人的问题和困惑。我收到了许多赞赏和鼓励的言论，有些读者甚至分享了我的文章给他们的朋友和同事。我已经习惯了每天花一些时间来思考和创作，无论是写作、编程还是其他形式的创作，都成为了我生活的一部分。我的创作逐渐吸引了一批忠实的读者和粉丝，他们对我的内容感兴趣，并积极参与讨论和交流。通过我的创作，我结识了许多志同道合的朋友和同行，我们相互学习、交流经验，共同进步。

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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一种经典的组合优化问题，目标是找到一条最短路径，让推销员访问一系列城市后返回起点，且每个城市只访问一次。该问题可以转化为图论问题，其中城市是节点，城市间的距离是边的权重。遗传算法是一种适合解决TSP这类NP难问题的全局优化方法，其核心是模拟生物进化过程，包括初始化、选择、交叉和变异等步骤。初始化：生成初始种群，每个个体（染色体）表示一种旅行路径，通常用随机序列表示，如1到18的整数序列。适应度计算：适应度函数用于衡量染色体的优劣，即路径总距离。总距离越小，适应度越高。选择过程：采用轮盘赌选择机制，根据适应度以一定概率选择个体进入下一代，适应度高的个体被选中的概率更大。交叉操作：一般采用单点交叉，随机选择交叉点，交换两个父代个体的部分基因段生成子代。变异操作：采用均匀多点变异，随机选择多个点进行变异，变异点的新值在预设范围内随机生成，以维持种群多样性。反Grefenstette编码：为确保解的可行性，需将变异后的Grefenstette编码转换回原始城市序列，即对交叉和变异结果进行反向处理。迭代优化：重复上述步骤，直至满足终止条件，如达到预设代数或适应度阈值。 MATLAB是一种强大的数值和科学计算工具，非常适合实现遗传算法。通过编写源程序，可以构建遗传算法框架，处理TSP问题的细节，包括数据结构定义、算法流程控制以及适应度计算、选择、交叉和变异操作的实现。遗传算法虽不能保证找到最优解，但在小规模TSP问题中能提供不错的近似解。对于大规模TSP问题，可结合局部搜索、多算法融合等策略提升解的质量。在实际应用中，遗传算法常与其他优化方法结合，用于解决复杂的调度和路径规划问题。

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