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

用模拟退火算法解决旅行商问题，提供了python代码以及数据集的处理，仅供交流学习。（摘要必须大于50个字符!）

【TSP问题】基于蚁群算法求解带时间窗旅行商问题matlab源码.md

旅行商问题动态规划matlab代码这是解决经典TSP的三种不同方法，即。 所有代码都在MATLAB 2019b上进行了测试。 算法是 遗传算法（边缘表示和2-opt） 动态编程 群算法（蚂蚁系统算法） 怎么跑 在遗传算法和群算法中，您将输入城市总数，程序将在地图上随机散布这些城市并通过动画图打印演变过程（您需要将MATLAB版本设置为高于2019年才能看到动画效果）。 如果要运行动态编程方法，则应以数组格式（如[20,20]）一一输入城市的位置。 DP的结果将仅在命令行上显示。 要求 MATLAB版本高于2019 建议每种方法的城市编号： GA：<50 DP：<10（随着城市的增加，时间成本成倍增加） 群：<30 表现 动态编程每次都能为我们提供最佳结果，但是它具有成倍的时间复杂度。 其他两种方法是启发式的，可以在更短的时间内为我们提供近似的最佳解决方案。 群算法对于较小的问题（少于30个城市）非常有效，在这种情况下，它优于其他两种方法。

粒子群算法 人工智能大作业论文，粒子群优化算法转化旅行商问题的源代码及数据 源代码：mytsp14.py 数据：burma14.txt 数据类型：经纬度 数据来源： :

一种基于子群杂交机制的粒子群算法求解旅行商问题.pdf

代码运行效果图见压缩包

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