TSP (traveling salesman problem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本资源给出了“基于遗传算法的一个TSP问题求解”的matlab完整源代码。

针对旅游景区路径规划问题的复杂性，将景区路径分为全景区图和子景区图，并归为同一问题解决。提出一种改进蚁群算法，设计繁殖蚂蚁、视觉蚂蚁和普通蚂蚁，各类蚂蚁按各自规则遍历；蚂蚁遍历完所有景点，求出最佳行程MIN，并根据约束条件对符合要求的路径上的信息素进行更新；再结合模拟退火算法，在每个状态对蚁群行程进行舍取，重复迭代，最终获得全局最优解。仿真实验结果表明,该方法在景区路径规划中表现出良好的稳定性和高效性。

将该软件包嵌入MATLAB中即可用于求解优化问题（数值解）！

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护士排班问题（nurse rostering problem，NRP）是多约束条件下的NP难优化问题，目前大多数算法难以在计算时间和求解质量之间达到较好的平衡。针对此难题，提出一种基于整数规划（integer programming，IP）与演化优化（evolutionary optimization algorithm，EA）混合的一种算法机制，分两步对护士排班问题进行求解。第一步采用IP算法求解简化后的NRP，得到一个高质量的初始解；第二步则在初始解的基础上采用演化算法进一步优化而得到更优的结果。实验结果表明，以中国式护士排班问题为例，对比IP VNS（variable neighborhood search）和hybrid EA等四类主流算法，IP EA混合算法能求得更高质量的解。因此，在此类NP难问题的求解上，IP EA混合算法比其他四类算法具有更明显的优势和效果。

运用贪心算法初始化遗传算法种群,之后进行9999代繁殖得到一个近似最优解 文档中有全部代码

功能描述：有M个敢死队员要炸掉敌人的一碉堡，谁都不想去，排长决定用轮回数数的办法来决定哪个战士去执行任务。如果前一个战士没完成任务，则要再派一个战士上去。现给每个战士编一个号，大家围坐成一圈，随便从某一个战士开始计数，当数到5时，对应的战士就去执行任务，且此战士不再参加下一轮计数。如果此战士没完成任务，再从下一个战士开始数数，被数到第5时，此战士接着去执行任务。以此类推，直到任务完成为止。排长是不愿意去的，假设排长为1号，请你设计一程序，求出从第几号战士开始计数才能让排长最后一个留下来而不去执行任务。 设计要求：至少采用两种不同的数据结构的方法实现，结果输出到文件保存。

CPS银 约束满足和优化问题的基于本地搜索的求解器 约束求解器库包含一个基于本地搜索的框架，该框架允许使用约束编程原语（变量，值，约束）对问题进行建模。 搜索基于迭代前向搜索算法。 该算法类似于本地搜索方法。 但是，与经典的本地搜索技术相比，它在可行的解决方案上运行，尽管不一定完整。 在这些解决方案中，某些变量可能未分配。 但是，必须满足对分配变量的所有硬约束。 与完整但不可行的解决方案相比，此类解决方案更易于可视化，并且对人类用户更有意义。 由于该算法的迭代特性，求解器还可以轻松地从任何可行的解决方案（完整或不完整）开始，停止或继续。 该框架还支持最小扰动问题的动态方面，从而使解决方案（扰动）的更改次数保持尽可能小。 约束求解器是计时（ITC2007）的所有三个曲目的决赛选手之一，它赢得了其中的两个冠军，有关更多详细信息，请参阅 。 组件 库中包含以下模块： 基于局部搜索的约束