遗传算法解决5种多旅行商问题（mtsp）的matlab程序 分别为以下5中情况： 1.从不同起点出发回到起点（固定旅行商数量） 2.从不同起点出发回到起点（旅行商数量根据计算可变） 3.从同一起点出发回到起点 4.从同一起点出发不会到起点 5.从同一起点出发回到同一终点（与起点不同）

当前对于广义旅行商问题的求解最有效的一个算法是GLNS，其核心是基于自适应大邻域搜索的求解算法，作者的源码是使用Julia完成的。本人在之前的一个研究课题中，研究了相关问题，故使用MATLAB复现了该算法。自此，我将其分享给各位，希望能给大家的研究或工作带来方便。（资源中包含：GLNS在MATLAB上的复现代码；GLNS原文；GLNS作者的源代码（Julia））。

matlab终止以下代码GLNS GLNS是在Julia（）中实现的广义旅行商问题（GTSP）的求解器。 有关求解器的更多信息，请参见 引用这项工作 GLNS求解器及其设置在以下论文中进行了描述： @Article{Smith2017GLNS, author = {S. L. Smith and F. Imeson}, title = {{GLNS}: An Effective Large Neighborhood Search Heuristic for the Generalized Traveling Salesman Problem}, journal = {Computers \& Operations Research}, volume = 87, pages = {1-19}, year = 2017, } 使用GLNS时，请引用本文。 使用求解器 可以从命令行或从Julia REPL运行求解器。 安装 首先从安装Juliav1.0或更高版本。 然后可以通过Julia软件包管理器安装GLNS： julia > using Pkg julia > Pkg .

海洋捕食者算法（MPA）求解旅行商问题的matlab实现

连续Hopfield神经网络的优化旅行商问题优化计算matlab代码.zip

关于车辆优化配置的模型，物流专业中的车辆最短路径配载，属于优化配置模型的代码实现

一个简单的TSP问题A*算法求解的程序，用C++编写，总共有四个类

针对TSP问题的两种模型建立了模型，两种模型已经配置好，直接运行即可。 TSP问题对于很多模型都有很高的适用性，所以稍微把模型修改一下即可成为自己的模型，对于毕业设计是不错的选择。 这个模型可移植性也较高

利用商业软件cplex求解旅行商问题 Option Explicit Private Type point x As Double y As Double End Type Private Type save i As Long j As Long s As Double End Type Private points() As point, cost() As Double, saving() As save, n As Long, m As Long Private trip() As String 'http://www.dayi.net/Comments.asp?questionID=37611&topic=VB 'C-W Saving Algorithm

c#进行了可视化编程，采用对话框的形式，能够随机生成测试数据和生成数据规模，对测试结果进行图示，显示函数曲线，并能够保存测试数据！！