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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：竞争决策算法是在分析大自然生物世界特别是人类的各种竞争机制和决策原理的基础上，利用竞争造就优化、决策左右
结果的特性来到达优化目的的新型寻优算法。给出了用竞争决策算法求解多目标旅行商问题的算法，经过大量数据测试和验证，
获得了较好的结果
2021-05-24 15:28:20
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一般TSP问题是单目标的，只追求一个性能指标：所走路径最短。然而对于具体的TSP问题，实际中常常需要考虑：路程最短、时间最少、费用最省、风险最小等等多方面的因素。设计了贪婪的复合变异算子（GCM），引入隔代爬山法算子来提高多目标TSP问题的搜索能力。实验结果表明该算法是有效的。
2021-05-24 15:27:02
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分析了多目标问题的性质&提出一种在多个目标间权衡的评价指标’用一种较新的进化算法%蚂蚁算法来解决
多目标问题’对算法的实现进行了讨论’
2021-05-24 15:23:23
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2010东北三省数学建模多目标旅行商问题探讨：
B题：走遍全中国；
用混合遗传算法求解多目标TSP问题；
用蚂蚁算法解决多目标TSP问题；
任务均分的多旅行商问题；
......
2021-05-24 15:20:56
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粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。
2021-05-23 21:11:57
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采用遗传算法求解旅行商问题，给出了30个经纬度，尝试在这30个城市中找出最短的距离，可以自行修改重组概率、变异概率、以及迭代次数。
2021-05-23 17:41:11
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课后作业，自编matlab遗传算法解决旅行商问题，已经50 100 500个城市坐标。保存为mat文件。参数可调，plotcity函数可以出图
2021-05-20 16:59:34
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