- 基于模拟退火算法的TSP（旅行商）问题
- 可以根据要求自己修改城市坐标
- 注释很详细
2022-07-06 16:06:47
4KB
- 基于多种群智能优化算法：人工蜂群算法、模拟退火算法、帝国竞争算法、蚁群算法、灰狼优化算法 来解决旅行商问题（TSP问题）
- 可以根据要求，自己修改城市坐标
- 注释很详细
- 多份代码的合集，价格更优惠
2022-07-06 16:06:46
19KB
- 基于经典蚁群算法的旅行商问题（TSP问题）
- 本套代码中城市坐标随机生成，也可以根据要求自己设置城市坐标
- 有注释
2022-07-06 09:13:01
2KB
针对当前城市配送对象呈现多频次、小批量的特点，配送路线的合理安排问题日益突出，为了优化配送路线，建立了城市配送TSP问题的数学模型，并用LINGO软件进行编程，提出了一种通用的TSP的快速求解方法，通过实例验证了模型的正确性和程序求解的有效性。
2022-07-02 22:23:37
1.12MB
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- 基于帝国竞争算法的TSP（旅行商）问题
- 共包含20个城市，可以根据要求自己修改城市坐标
- 注释很详细
2022-06-30 18:13:03
5KB
粒子群算法是进化算法中比较不多的算法之一，该算法用于众多领域。这里采用粒子群算法来优化TSP最优路径，以路径函数作为适应度函数进行优化。该代码赋有TSP城市之间的坐标位置，读者可根据修改城市坐标位置来进行自己的模拟测试
2022-06-29 22:06:12
3KB