Author(s): Noor H. Awad & Mostafa Z. Ali Paper：Ensemble Sinusoidal Differential Covariance Matrix Adaptation with Euclidean Neighborhood for Solving CEC2017 Benchmark Problems

针对热轧批计划问题进行了MTSP（多旅行商问题）建模，并对该问题设计了混合遗传算法，经某大型钢厂实例数据进行了仿真测试。计算结果表明，该算法给出了较优的轧制批计划方案，解决了热轧轧制批计划的编制问题。

热轧板坯的出库问题是连铸-热轧生产中一个重要的组合优化问题, 然而在学术界还很少见到对该问题的研究. 对此, 提出了热轧板坯出库问题总移动次数的一个下界, 开发了一个极小化总移动次数的树搜索算法. 该算法包括一个生成初始解的贪婪算法和一个基于复合移动的递归搜索. 大量的实验和分析表明, 该树搜索算法能在较短的时间内给出板坯出库问题的满意解, 具有重要的理论意义和应用价值.

Matlab Hill代码ieee_cec_2014_nmmso 2014年IEEE进化计算大会代码库，其中包含Niching Migratory Multi-Swarm Optimizer和文献中的其他两个多模态优化器 所提供的实现方式与Jonathan E. Fieldsend发表在IEEE进化计算会议论文集，第2593-2600页，2014年的“奔跑的山丘：利用适当的迁移多群优化器进行多模态搜索”中使用的实现方式相同。 机构存储库： 依赖性：您将需要Ian Nabney的Netlab toobox（因为NMMSO使用其dist2函数来计算矩阵之间的平方距离）。 这可以从 请在Matlab的命令行中使用“帮助function_name”来获取函数用法的说明-请注意，“ _ iterative”版本将算法运行一代（并且可以将上一代终端的状态作为输入）。 这允许逐步进行用于行为分析的算法。 非迭代版本本质上包装了迭代版本。 我已经输入了代码注释，子程序（希望如此！）在命名上并不是太不透明。 任何查询，错误修复等，请给我发电子邮件。

代码名称：基于IEEE标准30节点直流潮流的电力系统机组组合优化调度matlab-yalmip/cplex/gurobi 代码简介： 机组组合问题要求基于已知的系统数据，求解计划时间内机组决策变量的最优组合，使得系统总成本达到最小。该问题的决策变量由两类，一类是各时段机组的启停状态，为整数变量，0表示关停，1表示启动；另一类是各时段机组的出力，为连续变量。 机组组合问题属于规划问题，即要在决策变量的可行解空间里找到一组最优解，使得目标函数尽可能取得极值。对于混合整数规划，常用的方法有分支定界法，benders分解等。CPLEX提供了快速的MIP求解方法，对于数学模型已知的问题，只需要按照程序规范在MATLAB中编写程序化模型，调用CPLEX求解器，即可进行求解。 参考文献：自编文件

利用模拟退火解决旅行商问题。matlab，程序。其中zhixing.m是可运行的主程序，注释详细，可自己改参数进行对算法理解。

模拟退火与蚁群混合并行算法解旅行商问题，许智宏，宋勃，本文研究了蚁群算法、模拟退火算法以及两者的混合算法的并行实现方法，建立了PC机群实验平台，基于MPI环境对蚁群算法、模拟退火算�

对于基于回溯法解决的TSP问题可以由下图简单说明：一条边代表了选择的下一个城市，可以看到问题的本质是对解空间树的遍历搜索，找到一条这样的路径：从根结点到某一叶节

旅行商问题是一个大众问题，对于这类问题的解决方法也太多太多了，但我们在这里只提供一种蚁群智能算法来解决这类旅行商问题。

作为经典组合优化问题， 旅行商问题(Traveling Salesman Problem简称TSP) 一直是大学交通运输与应用数学等专业的教学与科研热点。在基于混合整数规划模型的TSP求解中， 需要解决如何避免出现子环路问题， Gurobi作为当前最先进的运筹优化软件， 其具有的Callback功能使模型在求解过程中， 动态地添加子环路约束成为可能。文章针对当前相关网络资源存在的问题， 构建了用Python编写的基于Callback功能动态添加子环路消除约束的TSP求解代码， 通过多个算例验证了代码的求解可行性， 为逐步将Gurobi引入课堂教学提供了素材。