tsp问题matlab代码步骤旅行商问题 目的与总结 使用约束生成法解决美国48个州的首都 Dantzig-Fulkerson-Johnson公式具有2 ^ n-2子轮廓消除约束,这使该问题在计算上难以解决。 对于48个城市的问题,将存在2 ^ 48-2 = 281,474,976,710,654(281万亿)次子行程消除约束。 因此,我们使用约束生成方法来生成问题并向该问题添加约束,直到找到解决方案为止。 对于使用Mosel(Xpress)代码的48个城市(美国48个州首府)的游览,此方法可在2分钟内收敛为解决方案。 使用相同的方法,还可以解决26个城市的旅行问题。 文件: TSP-DFJ-48.mos:48城市旅游的Mosel代码 TSP-DFJ-26.mos:26城市旅游的Mosel代码 US48.dat:美国48个州首府的坐标 US26.dat:在美国随机选择的26个州首府的坐标 tourmap_48.png:48个城市游览的地块 tourmap_26.png:26个城市游览的地块 US48TourPlot.m:Matlab代码以绘制使用Mosel代码生成的48个城市游览 US
2022-02-18 22:46:11 118KB 系统开源
1
计算智能课程作业,要求写一篇计算智能相关技术的小论文。本论文对TSP问题,采用遗传算法进行求解。
2022-02-11 15:44:28 148KB 计算智能 TSP 遗传算法
1
matlab的TSP问题解决,智能算法包括,粒子群,遗传算法,蚁群还有模拟退火
2022-02-09 19:11:30 44KB matlab 智能算法
1
遗传算法GA求解TSP问题matlab代码
2022-02-03 19:02:01 10KB matlab 开发语言 遗传算法GA
数学建模-遗传算法求解TSP问题的MATLAB实现.zip
2022-01-20 13:01:54 256KB matlab 开发语言
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.
1
本实验采用遗传算法实现了旅行商问题的模拟求解,并在同等规模问题上用最小生成树算法做了一定的对比工作。遗传算法在计算时间和占用内存上,都远远优于最小生成树算法。 程序采用Microsoft visual studio 2008 结合MFC基本对话框类库开发。32位windows 7系统下调试运行。
2022-01-08 20:31:48 9.92MB 遗传算法 mfc 基本对话框 vs2008
1
关于旅行商问题的cplex程序,可以求解小规模的标准的旅行商路线问题
2022-01-02 14:03:59 1KB cplex tsp
1
TSP问题】基于人工鱼群算法求解TSP问题matlab 源码.zip
2021-12-28 17:16:18 367KB 简介
1
这是一个用VC写的求解TSP问题的免疫克隆选择算法,此算法是完整的,在VC下编译后即可运行。
2021-12-28 11:34:22 5.83MB 克隆选择
1