GA_tsp TSP问题是指假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。使用遗传算法解决att48问题，即48个城市的旅行商问题，该问题目前的最优解是10628，受个别参数影响，所设计的算法所得到的最优结果是10648，相对误差为0.18818216%。 att48.txt ----- 48个城市的坐标 CalDist.m ----- 计算个体的总路径 cro.m --------- 交叉函数 drawTSP.m ----- 根据坐标作图 GA.m ---------- 主函数 mut.m --------- 变异函数 objf.m -------- 适应度函数 pro.m --------- 判断是否需要变异、交叉 sel.m --------- 选择函数

【TSP问题】基于灰狼算法求解旅行商问题matlab源码.zip

具有Deep RL的TSP解算器 这是具有增强学习功能的神经组合优化的PyTorch实施，Bello等人。 2016 [ ] 指针网络是Vinyals等人提出的模型架构。 2015 [ ] 该模型使用注意力机制来输出输入索引的排列。 在这项工作中，我们将解决旅行商问题（TSP），这是被称为NP-hard的组合优化问题之一。 TSP寻求推销员最短的行程，使他们只能一次访问每个城市。 在没有监督解决方案的情况下进行培训 在训练阶段，此TSP求解器将优化2种不同类型的指针网络，Actor和Critic模型。 给定一个以城市为节点的城市图，评论家模型可以预测预期的旅行时长，通常称为状态值。 当估计行程长度赶上由演员模型预测的行程（城市排列）计算出的实际长度时，评论者模型的参数将得到优化。 Actor模型使用称为好处的值更新其策略参数，该值从实际巡回行程中减去状态值。 影评人 Actor

数学建模中旅行商问题的遗传算法MATLAB程序，规划出合适的路径并展示出图形。

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C++解决旅行商问题，opencv画图显示，纯属兴趣，含报告代码

旅行商问题分枝界限法（优化队列），经典算法

旅行商问题动态规划matlab代码旅行商问题 该项目包含使用两种不同方法解决旅行商问题的MATLAB代码。 暴力破解 用简单的蛮力算法解决问题。 需要anxn-距离（或成本）矩阵作为输入。 动态 通过性能改进的动态规划算法解决该问题。 需要anxn-距离（或成本）矩阵作为输入。 getDistanceMatrix.m 提供一个用于通过Google Distance Matrix API创建距离矩阵的接口。 需要一个API密钥。 performanceTestSuite.m 性能测试设置的模板。

此ppt介绍了解决TSP（旅行商问题）的三种算法：动态规划、蚁群算法、遗传算法

某推销员要从城市v1 出发，访问其它城市v2，v3，…，v6 各一次且仅一次，最后返回v1。D 为各城市间的距离矩阵。 问：该推销员应如何选择路线，才能使总的行程最短？ 此代码是用动态规划方法，Linux下g++编译通过