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TSP是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，遗传算法可进行有效求解(TSP is a typical NP-complete problem, that is, the time complexity in the worst case increases exponentially as the scale of the problem increases, and the genetic algorithm can be effectively solved.)
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| 文件名 | 大小 | 更新时间 |
|---|---|---|
| chapter4 基于遗传算法的TSP算法\CityPosition1.mat | 324 | 2010-08-02 |
| chapter4 基于遗传算法的TSP算法\CityPosition2.mat | 447 | 2010-08-02 |
| chapter4 基于遗传算法的TSP算法\CityPosition3.mat | 570 | 2010-08-03 |
| chapter4 基于遗传算法的TSP算法\data.mat | 1607 | 2010-12-09 |
| chapter4 基于遗传算法的TSP算法\Distanse.m | 271 | 2010-08-05 |
| chapter4 基于遗传算法的TSP算法\DrawPath.m | 614 | 2010-08-05 |
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| chapter4 基于遗传算法的TSP算法\Fitness.m | 125 | 2010-08-04 |
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| chapter4 基于遗传算法的TSP算法\InitPop.m | 238 | 2010-08-04 |
| chapter4 基于遗传算法的TSP算法\Mutate.m | 263 | 2010-08-04 |
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| chapter4 基于遗传算法的TSP算法\Reverse.m | 530 | 2011-04-04 |
| chapter4 基于遗传算法的TSP算法\Select.m | 233 | 2011-04-04 |
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| chapter4 基于遗传算法的TSP算法\test.m | 187 | 2010-08-21 |
| chapter4 基于遗传算法的TSP算法 | 0 | 2017-07-05 |
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