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。

基于人工免疫算法的旅行商问题研究，丁蕾，叶炳，旅行商问题（TSP）是计算数学中研究最为深入的问题之一，它是一个典型的组合优化问题，在实际中的应用非常广泛，而且长期以来被作

一个旅行商问题算法的可视化演示程序。使用的实现语言是C++

旅行商问题是一类典型的NP完全问题，目前存在多种算法可以求取TSP问题的近似解，如贪心算法、最小生成树法等。遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法。内有完整可运行调试完毕代码，附有详细文档报告。

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matlab高功率微波代码智能系统 概述 NTOU-NCE 硕士课程。 三个项目使用了三种不同的智能系统理论，包括模糊理论、进化算法和反向传播神经网络。 这些项目不是靠Matlab工具箱完成的，而是靠我自己的编程能力。 思维导图 课程内容 模糊理论 进化算法 反向传播神经网络 (BPNN) 混合系统 项目01：模糊理论 目标 ： 微波炉的完全模糊控制。 这个微波炉有一些有趣的功能。 安装在此微波炉上的传感器可以检测温度和重量。 利用模糊理论，自动计算，得出适中的功率和运行时间，并根据计算结果对食物进行加热。 这些功能可以减少我们用它来加热食物的时间。 我们只需按一下按钮，食物就会被正确加热。 根据模糊规则和隶属函数，使用COG去模糊，并根据去模糊，绘制两个图表。 模糊规则： R^1：如果温度低而重量重。 然后操作时间长且功率高。 R^2：如果温度低，重量中等。 然后运行时间中等，功率高。 R^3：如果温度低，重量轻。 然后操作时间短且功率高。 R^4：如果温度中等，重量较重。 然后运行时间长，功率中等。 R^5：如果温度中等，重量中等。 然后运行时间中等，功率中等。 R^6：如果温度中

BSO-旅行商问题-优化求解