旅行商问题求解，程序无误，可以完美的完成运行

中国科学院大学智能控制作业，使用Matlab，包含模拟退火遗传算法，普通遗传算法，自适应遗传算法，附有注释和代码说明txt

禁忌搜索算法的python实现，以旅行商问题作为算法实例。摘要50个字我实在打不完，剩下的就是凑字数的，可以忽略。

matlab tsp问题代码旅行商问题（TSP） 旅行商问题是一个经典问题，用于说明实施数学编程算法来解决运输路线问题的好处。 具体而言，这种情况称为“分配问题” 。 分配问题是运输问题的一种特殊情况，运输问题认为出发地的数量等于目的地的数量（ m = n ），并且每个出发地的供应量为1个单位，每个目的地的供应量为1个单位。 1个单位的需求。 解决分配问题时，主要目标是针对许多活动优化资源数量，以使成本最小化。 在这种情况下，将比较两种方法： 分配问题放松 Dantzig，Fulkerson和Johnson消除约束（DFJ） 分配问题放松允许创建子游览，而DFJ算法约束子游览的创建，从而建立了问题的完整解决方案。 去做 优化，清理和重构Matlab代码 添加文件 使用Python进行翻译+重构+ CLI开发以进行用户集成

用遗传算法解决旅行商问题，由于遗传算法的局部搜索能力较强，但是很容易陷入局部极值。所以引入自然界中灾变概念。即跳出局部极值就必须杀死当前所有的优秀个体，从而让远离当前极值的点有充分的进化余地。

遗传算法TSP_CUDA 一种遗传算法，可使用CUDA体系结构（GPU）为TSP（旅行商问题）找到最佳解决方案。 这是我在USF进行的并行和分布式处理课程的最后一个项目，与Berkeley在2015年Spring发布的“并行计算机的应用程序”一起完成的。该项目的目的是使自己熟悉遗传算法的设计和实现，重点是学习如何在CUDA架构以及C ++的OpenMP库上编写并行代码。 概述： 该项目将在德克萨斯大学奥斯汀分校的Stampede.tacc超级计算机上运行。 该代码在踩踏群集的单个节点上运行，此刻使用Nvidia的CUDA调用单个GPU。 在CUDA中，执行内核（GPU功能），并由块和线程组成。 每个块最多可以有1024个线程，每个内核可以有〜65000个块。 我设计了一种算法，以便在每个GPU上创建一个填充，该填充由启动内核的NTHREADS * NBLOCKS组成。 例如，在一个流行

针对蚁群算法容易陷入局部最优,收敛速度慢,难以解决大规模问题,提出依据信息熵和停滞次数的动态信息素的更新策略和基于最优路径集合的奖惩策略的蚁群算法,在动态信息素更新策略中,利用收敛系数来动态调节信息素,从而有效的平衡算法的多样性和收敛性.在搜索过程中,通过持续增大收敛系数,加快了收敛速度;当信息熵降低或者停滞次数达到一定数值时,通过降低收敛系数,从而跳出局部最优.同时基于最优路径集合,对较优路径奖励,对其他路径惩罚,通过减少蚂蚁每一步可选城市的数量,加快了收敛速度.并且使用三种局部优化方法,从而进一步提高解的精度.经过实验测试,该算法用于解决旅行商 TSP(Travelling Salesman Problem)问题,具有较高的求解精度,并能有效平衡解的精度和收敛速度的矛盾.

基于模拟退火的算法思想，运用matlab对tsp问题进行了智能求解。其中是源码，清晰配有注释，内容简单明了且富有深度。

焊接机器人在工业上被广泛应用,焊接的任务规划直接关系到制造效率的提高.点焊机器人路径规划在仅考虑路径长度时可以简化为焊接顺序的优化问题,即旅行商问题.考虑到旅行商问题是NP完全问题,且是离散问题,提出一种结合莱维飞行的粒子群算法并对其进行离散化以求解此类路径优化问题.焊接机器人路径规划仿真结果验证了所提出方案的合理性和可行性.

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍