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）
2021-08-20 10:07:43
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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）
2021-06-08 16:49:04
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MTSPV_GA 可变多重旅行商问题 (M-TSP) 遗传算法 (GA) 找到 M-TSP 变体的（接近）最优解（具有可变数量的推销员）通过设置 GA 来搜索最短路线（销售人员前往所需的最短距离每个城市恰好一次并返回它们的起始位置） 概括： 1. 每个销售员前往一组独特的城市并完成返回他出发的城市的路线2. 每个城市只有一名推销员到访
输入： 具有零个或多个以下字段的 USERCONFIG（结构）： - XY (float) 是一个 Nx2 的城市位置矩阵，其中 N 是城市的数量- DMAT (float) 是一个 NxN 点到点距离或成本矩阵- MINTOUR（标量整数）是任何推销员的最短游览时间- POPSIZE（标量整数）是人口的大小（应该可以被 4 整除） - NUMITER（标量整数）是算法运行所需的迭代次数- SHOWPROG（标量逻辑）如果为真则显示 GA 进度- SHOW
2021-06-01 12:03:05
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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）
2021-05-26 13:25:55
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matlab仿真实现 SOM神经网络仿真解决TSP（旅行销售商）问题，以及MTSP（多个旅行销售商）问题。包含真实数据集，仿真程序，注释详细，仿真结果。
2021-05-22 12:34:23
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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）
2021-05-06 16:03:08
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