遗传算法解决5种多旅行商问题（mtsp）的matlab程序
从不同起点出发回到起点（固定旅行商数量）
从不同起点出发回到起点（旅行商数量根据计算可变）
从同一起点出发回到起点
从同一起点出发不会到起点
2019-12-21 22:11:36
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用A算法实现旅行商问题，编程用java语言。且各个城市间的距离以矩阵的形式存放于一个txt文件里，用文件输入框输入该文件，结果保存在c盘下的 旅行商.txt里。该压缩文件有两个测试文件，一个输出文件，还有源文件。
2019-12-21 22:08:55
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估价函数为f(n)=h(n)+g(n)。其中h(n)表示已经走过的实际路程。g(n)表示未走过路程到终点（起点）最短的距离。
2019-12-21 22:01:28
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遗传算法（Genetic Algorithm）即是通过模拟自然进化过程，搜索出最优解的方法，如可用来解决组合优化问题。
TSP问题即旅行商问题，假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
程序用Microsoft Visual C++ 2010编写运行成功，更改各个城市坐标数据文件，即可输出最优路径。
2019-12-21 21:57:00
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此资源为本人人工智能课堂实验报告，内含详细旅行商问题报告，采用C++实现A*算法，源码有详细说明，清晰易读，希望对大家有帮助！
2019-12-21 21:53:30
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# -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
2019-12-21 21:46:33
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多目标优化免费NSGA-II代码+详细解释（详见文章）该函数基于求解多目标最优解的进化算法，即目标的帕累托前沿。最初只输入种群大小和回采标准，或算法自动停止的总代数。您将被要求输入目标函数的数量、决策变量的数量以及决策变量的范围空间。您还必须通过编辑evaluate_objective()函数来定义自己的目标函数。
2019-12-21 21:45:45
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