# -TSP- 本文主要是用以下方法解决旅行商问题（TSP问题） 详情见：https://blog.csdn.net/weixin_42715356/article/details/83089108 穷举策略 自顶向下的算法：深度优先搜索算法->回溯法 ：广度优先搜索算法->分支限界算法 自底向上的算法：动态规划 启发式策略 贪心算法、蚁群算法

稀疏度自适应正则回溯匹配追踪算法（SAMP algorithm based on regularized backtracking，SAMP-RB）是一种有效的压缩感知重构算法，在原子选择阶段引入回溯的思想，提高了重构精度，减少了重构时间。但SAMP-RB算法重构时采用步长不变的思想，容易因步长设置不合理而导致过估计或欠估计的问题。针对该问题，为提高残差大时的逼近速度，及残差小时的逼近精度，提出抛物线函数步长选择方法，并将其引入SAMP-RB算法。理论分析与仿真结果表明，改进后的变步长正则回溯稀疏度自适应匹配追踪算法在提高重构精度的同时，重构时间降低了20%左右，因此验证了改进算法的有效性。

利用α-β剪枝算法，按照不同搜索深度，设计多个水平级别的“一字棋”游戏。

哈工大算法实验四，随机算法求解八皇后问题 Las Vegas算法 1.实现了随机算法与回溯法相结合 2.有界面源代码和实验报告！均为自己所做，正确运行。报告中还有用Excel表分析了算法的性能

基于回溯法的TSP问题解决方案，附有TSP问题相关的c++和matlab解法资料，及工程文件（西电02105143）

采用回溯法解决旅行商问题，获得最短路径回路。

利用回溯法解决资源约束下的二维动态规划问题（matlab）问题

本文档为马踏棋盘课设的源码，包含5个源代码文件。在VS2017平台用C++语言编写，代码里面包含了基于贪心法、回溯法、递归法等解决马踏棋盘（骑士周游问题），每一行代码有详细的注释及解释。

从某点开始利用递归调用寻找出口点，如果没有出口则回溯到上一步

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