【VRP问题】基于禁忌搜索算法求解带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）惩罚函数版matlab源码.zip
2021-12-25 13:48:36
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禁忌搜索（TS）是基于本地搜索的元启发式方法，由Fred W. Glover于1986年提出。在本文中，我们将提供禁忌搜索（TS）算法求解n皇后问题的matlab源代码
2021-12-25 10:41:57
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简单说明
使用多种基本启发式算法替代广义TSP问题。
所谓广义TSP，即一些城市可能卖的是同一类商品，在买这类商品时仅走这些城市其中一个即可。
目录：
图片-只是一些结果图片
代码**
extendTSP.py
用于随机生成广义TSP实例，并提供一些通用函数（如生成广义TSP实例，生成距离等）
SA.py模拟退火
tabu.py禁忌搜索
Genetic.py遗传算法
ACO.py蚁群算法
依赖：matplotlib + numpy，python3
可以通过extendTSP.py中的extendTSP_generate（）函数来生成实例
def extendTSP_generate ( city_num , goods_num , x_range = 20 , y_range = 20 )
' ''
city_num - 城市数量
goods_num - 商品种类数目
x_range
2021-12-14 11:37:01
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禁忌搜索(Tabu Search, TS)是属于模拟人类智能的一种优化算法。
基本流程：禁忌搜索算法在初始化的时候，在搜索空间随机生成一个初始解 i，禁忌表H置空，当前解i记为历史最优解 s，然后进入迭代的搜索过程。在每一次迭代中，都从当前的解i出发，在当前禁忌表H的限制下，构造出解i的邻域A，然后从A中选出适应值最好的解 j 来替换解 i，同时更新禁忌表H。在解 j 替换解 i 之后，如果解 i 的质量得到改善，那么历史最优的解 s 将被解 i 替换；否则，s 保持不变，即使解 i 虽然暂时变差了，但是由于扩大了搜索空间，仍有利于跳出局部最优。得到了新的当前解 i 之后，算法返回迭代的开始继续进行，直到找到最优解或者运行了一定的迭代次数等终止条件的时候结束算法。
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介绍链接：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109270374
2021-12-14 09:08:25
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