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TSP 的动态规划解决方案:此函数使用动态规划 (DP) 解决旅行商问题 (TSP)。-matlab开发
该函数基于 Held 和 Karp 于 1962 年的论文。DP 保证向 TSP 提供准确(最佳)结果,但该算法的时间复杂度为 O(2^nn^2),这限制了使用这个算法到 15 个城市或更少。 注意:为了合理的运行时间,请不要尝试计算超过 13 个城市的游览。 DP 不适用于大型城市。
2021-11-26 19:56:55
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matlab
1
tsp旅行商问题的matlab仿真 随机若干点,点与点之间形成一个闭环的图
tsp旅行商问题的matlab仿真 随机若干点,点与点之间形成一个闭环的图 !
2021-11-25 22:33:48
4KB
matlab
tsp旅行商
1
旅行商问题 旅行售货员问题
关于旅行商问题 旅行售货员问题 货郎担问题的一些文章,均是pdf格式的,基本都是中国期刊网上下载的,是付费下载的哦!!一般地方是找不到的!
2021-11-25 19:47:01
8.35MB
旅行商问题
旅行售货员问题
货郎担问题
1
基于matlab的蚁群算法解决旅行商问题
此程序为经典的蚁群算法解决旅行商问题,蚁群算法包括信息素更新,蚂蚁数目,最大迭代次数等
2021-11-25 15:32:02
5KB
matlab
1
TSP:java中的旅行商问题解决方案-源码
运输供应商 旅行商问题解决方案 这个程序生成一个随机数量的点,然后生成一个凸包。 然后它解决了最短路径问题,所有这些都在一个基本的 Java GUI 窗口中
2021-11-24 16:20:41
8KB
Java
1
旅游线路优化问题 旅行商问题 遗传算法 C++求解 MATLAB拟合 加权求最优
旅游线路优化问题,旅游大陆是一个旅行商问题,我们通过c++,matlab等多种软件对于初始数据进行分析运算,并将其合理运用以建立模型,最后采用遗传算法对数据进行运算。
2021-11-24 16:20:24
349KB
旅游线路优化问题
旅行商问题
1
使用python解决TSP(旅行商问题)-附件资源
使用python解决TSP(旅行商问题)-附件资源
2021-11-22 23:50:38
106B
1
tsp:旅行商问题的启发式算法-源码
旅行商问题的启发式算法 遗传算法 生成染色体的随机种群 计算每个染色体的适应度 重复步骤 使用选择方法选择父母对 以概率 Pc 通过对父母的交叉生成一个孩子 通过以概率 Pm 交换基因来突变孩子 使用精英主义用新的人口替换当前的人口 代表 - TSP 每条染色体都是问题的一个解,由一组基因组成 每个基因代表一个城市 每条染色体只包含一个基因一次 交叉 从旧人口中选择给父母锦标赛选择(替代轮盘,基于奖励) 随机选择要从第一个父级继承的部分并完成第二个父级的缺失部分 突变 根据突变率,有可能在遗传的每个染色体中交换两个基因 替代使用 k-opt 交换 蚁群优化 在起点生成蚂蚁种群 移动每只蚂蚁直到全部到达目标点并返回起点 蚂蚁配置信息素在那里移动到点之间 信息素在每个点蒸发。 在较长的路径上,信息素蒸发得更快 产生新的种群并重复 代表 - TSP 以随机城市为起点生成蚂蚁种群 移动图表上
2021-11-22 18:09:29
14KB
Java
1
动态规划之旅行商问题
旅行家要旅行5个城市,要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市,并要求所走的路程最短,其代价矩阵如下(INF表示不可达) 试求出最小代价,并输出对应的路径。
2021-11-21 14:29:57
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动态规划
算法
旅行者问题
1
论文研究-多目标旅行商问题的模拟植物生长算法求解.pdf
针对多目标旅行商问题, 提出了一种基于模拟植物生长的优化算法。该算法将Deb等人提出的非支配排序及构造偏序集等方法用于模拟植物生长的过程中, 克服了模拟植物生长算法搜索空间过大及收敛性不够理想的缺点。基于该算法的核心思想, 用MATLAB编程实现, 对参考文献的算例进行仿真测试。与其他算法比较, 获得了满意的结果。
2021-11-20 12:53:01
1.02MB
多目标旅行商
模拟植物生长算法
非支配排序
偏序集
1
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