Python : Algorithmime Genetique : Probleme Du Voyageur De Commerce - Codes Sources, Moufles En Peau De Mouton

Sat, 29 Jun 2024 23:17:47 +0000
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Soyez le premier à donner votre avis sur cette source. Vue 26 932 fois - Téléchargée 2 539 fois Description Probleme du voyageur de commerce avec 10 villes: consiste à trouver la distance minimale pour passer par toutes les villes sachant les distances entre chaque ville la resolution est faite en utilisant l'algorithme genetique Source / Exemple: #!
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Il s'agit d'un problme d'optimisation pour lequel on ne connait pas d'algorithme permettant de trouver une solution exacte en un temps polynomial. 3 Enonce: On se propose de rsoudre le problme de voyageur de commerce par un AG. On cherche dterminer le plus court chemin Hamiltonien passant par les villes: Agadir, Casablanca, Fs, Marrakech, Mekns, Rabat, Tanger.

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algorithme génétique rapport(code en langage c problème du voyageur de commerce) - [PDF Document] Home Documents algorithme génétique rapport(code en langage c problème du voyageur de commerce) Click here to load reader Post on 29-Nov-2015 895 views Embed Size (px) TRANSCRIPT TP ALGORITME GENITIQUE Master Recherche Oprationnelle 2 INTRODUCTION Les algorithmes gntiques appartiennent la famille des algorithmes volutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approche un problme d'optimisation pour le rsoudre en un temps raisonnable. Les algorithmes gntiques utilisent la notion de slection naturelle et l'appliquent une population de solutions potentielles au problme donn. Origine: L'utilisation d'algorithmes gntiques, dans la rsolution de problmes, est l'origine le fruit des recherches de John Holland et de ses collgues et lves de l'Universit du Michigan qui ont, ds1960, travaill sur ce sujet. Problme de voyageur de commerce Le problme du voyageur de commerce consiste, tant donn un ensemble de villes spares par des distances donnes, trouver le plus court chemin qui relie toutes les villes et retourner la ville de dpart que chaque ville nest visiter quune fois.

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Légère amélioration du code. Conclusion Bonne lecture Codes Sources A voir également

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1/5 (23 avis) Vue 33 883 fois - Téléchargée 9 228 fois Description Projet réalisé dans le cadre d'un TPE de 1ère, ce programme permet de trouver une bonne solution via un algorithme génétique. L'algorithme génétique, est un moyen de trouver une solution satisfaisante dans un délai raisonnable. Ce n'est pas la solution optimale qui elle mettrait des années a être calculées avec beaucoup d'individus en paramètre. C'est un algorithme inspiré de la biologie, de la reproduction, mutation, et adaptation des êtres vivants à leur environement. Ce programme n'est pas vraiment optimisé, le but n'était pas non plus d'arriver à un résultat parfait. Mais tout de même, il fonctionne relativement bien. On peut constater une nette amélioration de la longueur du chemin. Vous pouvez sauvegarder les villes, pour pouvoir faire d'autres tests sur celles-ci puisqu'elles sont crées aléatoirement. lors de l'initialisation. Le code est relativement commenté et léger. Mise à jour Plus besoin de mettre le nombre de villes pour les réutiliser.

On peut aussi amliorer le programme on stockant toutes les meilleures solutions gales en une matrice et les afficher. On peut aussi afficher lhistorique de tous les rsultats trouvs et donc en peut chercher les rsultats gales la solution finale. /* a chaque itration on affiche la meilleur solution trouver avant de faire les comparaison */ r=meilleur_ind( pop); printf(" ------iteration%d------", h); printf("\nLa distance parcourue est:%. 2f Km", distance(pop[r])); printf("\nL'individu est:\n"); for(i=0;i 16 Si on augmente le nombre des itrations par exemple plus que 40 la solution trouver est optimale (car le nombre de ville est petit dans notre cas). 17 La solution toujours donner par le programme est 2030km qui la solution optimale.

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