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MATLAB蚁群算法求解TSP旅行商问题
MATLAB 蚁群算法 求解 50个城市的TSP 旅行商问题的 详细代码
2022-01-25 22:07:41
3KB
MATLAB
TSP
1
求解TSP 问题的离散狼群算法
通过定义反转算子, 对人工狼位置和智能行为重新进行整数编码设计, 并结合概率近邻初始化方法, 提出一种求解旅行商问题的离散狼群算法. 该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性, 并较好地平衡了算法的广度开拓和深度开采能力. 采用C-TSP 问题和TSPLIB 数据库中的多组TSP 问题作为实验用算例, 并将所提出算法与其他5 种智能优化算法进行对比, 仿真结果表明, 所提出算法在求解准确率、稳定性和所需迭代次数等方面具有相对优势.
2022-01-16 17:02:39
637KB
进化计算|群体智能|离散狼群算法|组合优化|旅行商问题
1
ACO蚁群优化算法求解TSP旅行商问题(C++仅main.cpp文件共300行代码)
求解旅行商问题的蚁群优化算法,包含路径的构造、轮盘赌法进行城市的选择、信息素的更新等函数,仅300行代码一个main.cpp即可实现全部功能,程序运行后会输出城市坐标、距离矩阵、迭代后的最优路径及最短路径长度。
2022-01-10 19:26:40
2.52MB
C++
ACO
TSP
轮盘赌选择
1
蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化
蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化,注释齐全
2022-01-05 00:45:00
3KB
蚁群算法
旅行商问题
1
旅行商问题:可用于解决对称和非对称tsp; 该脚本从输入文件中读取距离矩阵。-matlab开发
该脚本是对 TSP 示例 Matlab 优化工具箱 ( https://mathworks.com/help/optim/ug/travelling-salesman-problem.html ) 的修改,用于解决非对称 TSP。 *detectSubtours.m 保持不变,没有任何变化。 1. 该脚本基于二进制整数规划求解 TSP(对称和非对称) 2. 所需输入:距离矩阵文件。 将输入文件放在与脚本相同的文件夹中。 距离矩阵应该是方阵。 3. 在提示中输入文件名以及 .csv/.xls 等扩展名4. (i,i) 之间的距离应为 0。另外,如果两个节点之间没有路由,则对应的矩阵值应为零。
2022-01-03 19:27:00
127KB
matlab
1
ai-simulated-annealing:在本练习中,我们将对旅行商问题(TSP)使用模拟退火,并在数十个美国州首府之间进行测试-源码
模拟退火 在本练习中,我们将实现几种本地搜索算法,并在数十个美国州首府之间的“旅行推销员问题”(TSP)上对其进行测试。 特别是,我们将专注于模拟退火算法,该算法是允许某些下坡运动的随机爬山的一种形式。 在退火计划的早期阶段,人们很容易接受下坡运动,然后随着时间的推移,下坡运动的频率降低。 时间表输入确定温度T的值作为时间的函数。
2021-12-30 16:49:12
1.84MB
JupyterNotebook
1
遗传算法 旅行社问题
用遗传算法结局的的旅行商问题,遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题,一定数量的候选解(称为个体)的抽象表示(称为染色体)的种群向更好的解进化。传统上,解用二进制表示(即0和1的串),但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始,之后一代一代发生。在每一代中,整个种群的适应度被评价,从当前种群中随机地选择多个个体(基于它们的适应度),通过自然选择和突变产生新的生命种群,该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。
2021-12-27 22:07:19
27KB
旅行商问题
遗传算法
1
【TSP问题】基于改进遗传算法求解旅行商问题matlab源码.zip
【TSP问题】基于改进遗传算法求解旅行商问题matlab源码.zip
2021-12-25 20:38:29
651KB
简介
1
【TSP问题】基于遗传算法求解旅行商问题matlab源码含GUI.zip
【TSP问题】基于遗传算法求解旅行商问题matlab源码含GUI.zip
2021-12-25 20:15:10
955KB
简介
1
旅行商问题的C#求解
用C#写的遗传算法解决旅行商问题的求解模型。有界面支持,可以看到求解过程。
2021-12-24 01:03:30
28KB
旅行商问题
C#
Tsp
遗传算法
1
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