【TSP问题】基于灰狼算法求解旅行商问题matlab源码.zip

【路径规划】基于灰狼算法求解旅行商TSP问题matlab源码

具有Deep RL的TSP解算器 这是具有增强学习功能的神经组合优化的PyTorch实施，Bello等人。 2016 [ ] 指针网络是Vinyals等人提出的模型架构。 2015 [ ] 该模型使用注意力机制来输出输入索引的排列。 在这项工作中，我们将解决旅行商问题（TSP），这是被称为NP-hard的组合优化问题之一。 TSP寻求推销员最短的行程，使他们只能一次访问每个城市。 在没有监督解决方案的情况下进行培训 在训练阶段，此TSP求解器将优化2种不同类型的指针网络，Actor和Critic模型。 给定一个以城市为节点的城市图，评论家模型可以预测预期的旅行时长，通常称为状态值。 当估计行程长度赶上由演员模型预测的行程（城市排列）计算出的实际长度时，评论者模型的参数将得到优化。 Actor模型使用称为好处的值更新其策略参数，该值从实际巡回行程中减去状态值。 影评人 Actor

数学建模中旅行商问题的遗传算法MATLAB程序，规划出合适的路径并展示出图形。

有完整的代码和详细的注释，还有完美的文档，解决了旅行商问题

C++解决旅行商问题，opencv画图显示，纯属兴趣，含报告代码

用遗传算法求解实现TSP 问题。 代码是基于 GAlib （面向对象的GA遗传算法库）实现。 包含源代码、可执行文件、开发说明、开发报告和图表、以及必要的参考资料。

旅行商问题分枝界限法（优化队列），经典算法

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用穷举法来解的一个源程序。C#写的。控制台程序。