matlab遗传算法单程路径代码 GA4TSPProblem 在matlab上使用遗传算法解决TSP旅行者问题 TSP问题指的是从一个节点开始遍历其他所有节点并回到初始节点，构成一个哈密顿回路，节点与节点之间距离不同，目标是找到一条回路使得总路程最短，也即就是走最短的路遍历所有节点回到起点。 遗传算法模仿达尔文进化论中优胜劣汰的思想，从随机初始总群开始，不断进化最终选出接近最优解的一代，从而求解出近似最优解 问题描述 下图矩阵展示了不同城市之间的距离，城市到自身的距离为0，现要求从Hong Kong出发，找一条最短的旅游顺序，使得游览所有城市后回到Hong Kong。 基本思路 主要是问题的编码阶段，对于TSP问题在遗传算法中编码使用整数编码，使用整数来代表每一个城市，比如这里可以依次使用1,2,3,...,13表示这13个城市，9则代表Hong Kong。 城市 编码基因 Amsterdam 1 Athens 2 Auckland 3 Bahrain 4 Bangkok 5 Colombo 6 Dubai 7 Frankflurt 8 HK 9 Jakarta 10 Kuala Lu

修改下最下面的路径信息。这是转载来的java代码。只是将网络上的资源进行整合。

TensorFlow代码实现霍普菲尔德网络(Hopfield)解决20个城市旅行商问题(TSP)，旅行商问题 TSP 是一个典型的组合优化问题，并且是一个 NP 完全问题，其可能 Hamilton 圈的数目是顶点的数目 n 的指数函数，所以一般很难精确地求出其最优解。所谓组合优化问题，是指在离散的，有限的数学结构上，寻找一个满足给定条件，并使其目标函数值达到最小或最大的解。一般来说，组合优化问题通常带有大量的局部极值点，通常是非线性的 NP 完全问题。其最先起源于一个旅行商要访问他所有的客户，要发现一条最短的路线。用用图论的术语来说，旅行商问题就是在赋权完全图上找一个权最小的 Hamilton 圈。但是，首先从应用上来说，很多实际应用问题，如印制电路板的、连锁店的货物配送路线等，经简化的处理后，均可转化为旅行商问题TSP。

最佳克里斯托菲德斯算法求解旅行商问题的实现 描述 该项目包含所述算法的实现，这些算法可编译成一个称为Best-of-Many的可执行文件。 可用的步骤包括Christofides的“列生成”，“最大熵采样”，“分离和树填充”，“列生成+ SwapRound”以及“分离和树填充+ SwapRound”。 可执行文件支持输入.tsp和.tsv格式的文件，但有一些例外（例如，提供自定义距离功能的文件）。 还支持.csv电子表格输出，其中“程序文件”输入指定了一组文件中过程的子集。 最后，可执行文件可以与提供的Python脚本一起使用，以生成算法性能随时间变化的曲线图。 目前只有Windows版本可用。 依赖关系和安装： 在此存储库中签出代码后，请在您的计算机上安装以下依赖项： 32bit（最少的软件包集就可以了；只有核心取决于）。 安装后，必须将\bi

% 这段代码解决了旅行商问题。 % 第 1 部分数据格式。 %------------------- % n 是城市数量。 %MATLAB linprog 求解器收敛到 n40 更改求解器选项或使用其他求解器 [CPLEX,GUROBI,...] 接口%(x,y) 是城市的笛卡尔坐标。 % n (x,y) 坐标对是随机创建的。 n=30； 如果n> 40，％MATLAB intlinprog求解器可能无法获得全局解。

利用模拟退火算法求解旅行商问题的算例

#2.3_遗传算法_例子__旅行商人_TSP_(机器学习_Genetic_Algorithm_进化算法_Evolutionary

这是北邮大二下的数据结构课程设计PPT

蚂蚁算法求解TSP旅行商问题，有详细的源代码及注释,采用面向对象设计思路

行业分类-设备装置-基于TRIZ的多功能旅行箱式太阳能自行车的设计方法.zip