🏠 Главная
Бенчмарки
📊 Все бенчмарки 🦖 Динозавр v1 🦖 Динозавр v2 ✅ Приложения To-Do List 🎨 Творческие свободные страницы 🎯 FSACB - Ультимативный показ 🌍 Бенчмарк перевода
Модели
🏆 Топ-10 моделей 🆓 Бесплатные модели 📋 Все модели ⚙️ Режимы Kilo Code
Ресурсы
💬 Библиотека промптов 📖 Глоссарий ИИ 🔗 Полезные ссылки
advanced

जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए ट्रैवलिंग सेल्समैन प्रॉब्लम का समाधान

#python #algorithms #optimization #genetic-algorithm

उन्नत पायथन कोडिंग प्रॉम्प्ट जो अनुकूलन समस्याओं के लिए जेनेटिक एल्गोरिदम लागू करने के लिए कहता है।

ट्रैवलिंग सेल्समैन प्रॉब्लम (TSP) को हल करने के लिए एक अनुकूलित पायथन स्क्रिप्ट लिखें। आपको जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करना होगा। कोड में फिटनेस फ़ंक्शन, क्रॉसओवर (crossover), और म्यूटेशन (mutation) तंत्र को स्पष्ट रूप से परिभाषित करें। साथ ही, कोड को 20 शहरों के लिए यादृच्छिक निर्देशांक उत्पन्न करना चाहिए और 100 पीढ़ियों के बाद सबसे छोटा मार्ग प्रदर्शित करना चाहिए। समय जटिलता और अंतरिक्ष जटिलता पर विस्तृत टिप्पणी शामिल करें।