PSO 算法解决 TSP 优化问题 可执行程序+实验报告

SA算法解决TSP问题 可执行程序+实验报告，实验报告包括 实验目的、实验原理、实验结果等

数学建模的最优思路，绝对拿国奖

matlab的典型算法（包括神经网络、遗传算法、概率算法、模拟退火算法）

提出了一种求解多目标规划问题的改进模拟退火算法。该算法基于多目标规划的 Pareto最优解特征提出了一种新的能量差计算方法，并利用外部存档储存每一代产生的Pareto最优解，通过预设迭代次数，使近似Pareto最优解不断逼近精确最优解。最后，通过数值实验验证算法的可行性和有效性。

一类带有罚函数的模拟退火算法求解装箱问题，宋昊，，对装箱问题中的体积约束条件做了松弛处理，进而提出一种带有罚函数的模拟退火算法，用于求解一维背包问题。实验结果表明，基于罚

分析基于联合补货策略的供应商选择与商品订货量分配协同决策问题,设计一种有效的改进差分进化算法(Improved differential evolution,IDE)进行求解.在考虑商品异质性带来的分组约束基础上,构建一种拓展的供应商选择与订货量分配协同决策新模型.对比算例分析表明,IDE在求解此问题及其扩展问题时优于标准差分进化算法和模拟退火算法,随机生成的大规模算例进一步验证了IDE求解此类复杂问题的优越性.

微分方程模型： 求解近月点与远月点速度位置：

matlab遗传算法单程路径代码 GA4TSPProblem 在matlab上使用遗传算法解决TSP旅行者问题 TSP问题指的是从一个节点开始遍历其他所有节点并回到初始节点，构成一个哈密顿回路，节点与节点之间距离不同，目标是找到一条回路使得总路程最短，也即就是走最短的路遍历所有节点回到起点。 遗传算法模仿达尔文进化论中优胜劣汰的思想，从随机初始总群开始，不断进化最终选出接近最优解的一代，从而求解出近似最优解 问题描述 下图矩阵展示了不同城市之间的距离，城市到自身的距离为0，现要求从Hong Kong出发，找一条最短的旅游顺序，使得游览所有城市后回到Hong Kong。 基本思路 主要是问题的编码阶段，对于TSP问题在遗传算法中编码使用整数编码，使用整数来代表每一个城市，比如这里可以依次使用1,2,3,...,13表示这13个城市，9则代表Hong Kong。 城市 编码基因 Amsterdam 1 Athens 2 Auckland 3 Bahrain 4 Bangkok 5 Colombo 6 Dubai 7 Frankflurt 8 HK 9 Jakarta 10 Kuala Lu

模拟退火算法的lingo实现，比matlab实现方便些