这个图形用户界面(GUI)旨在解决著名的np问题称为旅行商问题(TSP)使用一种常见的人工智能方法:遗传算法(GA)。

执行的主要。米的主要运行GUI程序。如缩略图所示,该程序允许用户配置GA的每一个参数。

首先,有必要设置城市在地图上旅行。GUI提供了三个不同的选项:一个圆圈的位置,一个随机位置或一个自定义的一个。如果选择“环绕”或“随机”,有必要设置城市的数量。相反,如果选择“自定义”,一个新的数字将上升为介绍每个城市位置用鼠标。

一旦创建了城市地图,是时候解决这个问题的最优参数。这些参数是人口规模,一代又一代的最大数量,变异和交叉可能,如果精英主义是否希望和可能性的类型变化(即。,是否有必要改变的可能性线性趋势或最好是保持为常数)的值。

最后,按下“运行”按钮,该算法将开始。在这种情况下,健身是距离的倒数,因为该算法试图找到最短的路线(即。染色体)连接(即所有的城市。减少旅行的距离)。GUI提供了4种不同的图表:距离矩阵(左下),最好的本地路由在当前一代(左上),最好的本地路由发现直到现在(右上)和健康监测(右下角)。此外,AG)可以在任何时候停止。