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）

【路径规划】基于蚁群求解多旅行商MTSP问题matlab源码.md

本算法可以求得从一个城市出发的多路旅行商问题，而且通过参数设定，可使各路均衡

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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

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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。

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若给出每个节点的经纬度、每个节点的能量消耗速率（同见附件2），并假设传感器的电量只有在高于f(mA)时才能正常工作，移动充电器的移动速度为v(m/s)、移动充电器的充电速率为r（mA/s），但为了提高充电效率，同时派出4个移动充电器进行充电，在这种情况下应该如何规划移动充电器的充电路线以最小化所有移动充电器在路上的总的能量消耗？每个传感器的电池的容量应至少是多大才能保证整个系统一直正常运行？

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