Skip to content

🤖 Projeto da cadeira de Computação natural com objetivo de implementar algoritmos genéticos para resolver o problema do TSP.

Notifications You must be signed in to change notification settings

thiiagolourenco/Algoritmo-Genetico-TSP

Repository files navigation

Caixeiro Viajnte com Algoritmo Genético

Tecnologias   |    Projeto   |    Como rodar o projeto   |    Como contribuir   |    Agradecimentos   |    Licença

PRs welcome! License GitHub language count Repository size


🚀 Tecnologias

Esse projeto foi desenvolvido com as seguintes tecnologias:

💻 Projeto

Algoritmo Genético - Implementar algoritmos genéticos para resolver o problema do caixeiro viajante.

🚀 Como rodar o projeto

Podemos considerar este projeto como sendo divido em três parte:

  1. Problema do caixeiro viajante,
  2. Algoritmo genético,
  3. Implementação Python.

💡 É necessário o entendimento do problema e do algoritmo para que haja o entendimento da implementação.

Pré-requisitos

Antes de começar, você vai precisar ter instalado em sua máquina as seguintes ferramentas: Git, Python e dados das cidades que estão disponíveis na biblioteca TSPLIB berlin52. Além disto é bom ter um editor para trabalhar com o código como PyCharm.

Clonando o projeto

Comece realizando um clone deste projeto, se preferir você também pode baixar como um .zip acessando o site do GitHub

# Clone este repositório
$ git clone https://github.com/thiiagolourenco/Algoritmo-Genetico-TSP

# Acesse a pasta do projeto no seu terminal/cmd
$ cd Algoritmo-Genetico-TSP

Rodando a aplicação

  1. Abra o projeto no editor Python da sua preferência e execute o código.

🤔 Como contribuir

  • Faça um fork desse repositório;
  • Cria uma branch com a sua feature: git checkout -b minha-feature;
  • Faça commit das suas alterações: git commit -m 'feat: Minha nova feature';
  • Faça push para a sua branch: git push origin minha-feature.

Depois que o merge da sua pull request for feito, você pode deletar a sua branch.

📝 Licença

Esse projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

🙌 Agradecimentos

  • Colegas de classe,
  • Professor Dr. Carmelo.

Made with 💜 by Thiago Lourenço Check out my LinkedIn

Observações

Obs.: No relatório tem a explicação do problema, do algoritmo e como fizemos os testes.

Obs².:Neste caso, temos 52 cidades que representam berlin52 da biblioteca TSPLIB.

About

🤖 Projeto da cadeira de Computação natural com objetivo de implementar algoritmos genéticos para resolver o problema do TSP.

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages