旅行商问题的测试数据集，来自国外教育网站，具有国际权威，其中，每个数据集除给出其数据集外，还给出其图形表示（包括最优结果及点分布图）
2022-05-06 15:13:45
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基于分支限界法求解旅行商问题，利用分支限界法求解旅行商问题时，分析了分支限界法求解旅行商问题过程中影响算法求解效率的主要原因。
2022-05-06 13:17:44
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将遗传算法(GA)的全局寻优性能好和模拟退火算法(SA)的局部搜索能力强的优点相结合，提出了用于钢桁架结构离散变量优化设计的遗传模拟退火算法(SAGA)．以十杆桁架为例对此算法进行了数值实验，并将实验结果与其他优化方法相比较．算例结果表明，遗传模拟退火算法的寻优概率是100％，平均进化代数为35代，其稳定性和求解效率均高于改进的遗传算法．实验结果显示，遗传模拟退火算法在整体搜索同时，采用退火操作进行局部搜索，提高了算法的局部搜索能力，有效克服了遗传算法迭代缓慢的缺点，把遗传模拟退火算法用于钢桁架离散变量的
2022-05-06 03:22:43
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TSP (traveling salesman problem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本资源使用matlab软件，基于蚁群算法求解TSP问题。
2022-05-05 18:06:11
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