利用模拟退火算法求解旅行商问题的算例

为了探索更高效的矩形件优化排样方法，提出了一种改进的自适应遗传模拟退火算法。设计了基于矩形件的排样次序及旋转变量的两层染色体编码方法，并采用基于临界多边形的BL定位策略实现矩形件的布局；通过构造启发式算法生成排样初始种群，然后各个种群之间通过相互竞争实现优秀个体的迁移与共享，最终搜索到最优解。标准测试问题的实验结果验证了所提算法的可行性与有效性。

#2.3_遗传算法_例子__旅行商人_TSP_(机器学习_Genetic_Algorithm_进化算法_Evolutionary

基于Python实现模拟退火算法， 可用于求解TSP问题。如果想白嫖，请B站关注嘉然今天吃什么，然后私信

蚂蚁算法求解TSP旅行商问题，有详细的源代码及注释,采用面向对象设计思路

这是毕业论文，主要的一个运行程序，文章里面已经分开分析了，剩下的另外传。 1.1 研究背景 如今的科学技术正在步入多学科相互交叉、互相渗透、互相影响的时代、生命科学与工程科学的交叉、渗透和相互促进是其中一个典型的例子，也是近代科学技术发展的一个显著点。遗传算法从此诞生。 TSP问题，也称为巡回旅行商问题，就是为人们所广泛研究的典型的组合优化为题。而且TSP问题由于其典型性已经成为各种启发式的搜索、优化算法(如遗传算法、神经网络优化法、列表寻优法、模拟退火法等[2][3][4])的间接比较标准。遗传算法在此体现出了不俗的表现[5] 1.2 国内外发展现状 最早美国Ｍichigan(密执安大学) [6] [7]的Holland教授提出，起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究。70年代De Jong基于遗传算法的思想在计算机上进行了大量纯数值函数优化计算实验。在一系列研究工作的基础上80年代Goldberg进行总结归纳，形成了遗传算的基本框架。 进入八十年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。1985年，在美国召开了第一届遗传算法国际会议（International Conference on Genetic Algorithms ，ICGA），并且成立国际遗传算法学会（International Society of Genetic Algorithms ，ISGA），以后每两年举行一次。 1989年，Holland的学生D.E.Goldberg出版了专著《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》（Genetic Algorithms in Search , Optimization, and Machine Learning）。该书总结了遗传算法研究的主要成果，对遗传算法及其应用作了全面而系统的论述。同年，美国斯坦福大学的Koza基于自然选择原则创造性地提出了用层次化的计算机程序来表达问题的遗传程序设计( genetic programming, GP)方法，成功地解决了许多问题。 在欧洲，从1990年开始每隔一年举办一次Parallel Problem Solving from Nature 学术会议，其中遗传算法是会议主要内容之一。此外，以遗传算法的理论基础为中心的学术会议还有Foundations of Genetic Algorithms，该会也是从1990年开始隔年召开一次。这些国际会议论文，集中反映了遗传算法近些年来的最新发展和动向。 1991年，L.Davis编辑出版了《遗传算法手册》（Handbook of Genetic lgorithms），其中包括了遗传算法在工程技术和社会生活中的大量应用实例。 1992年，Koza发表了他的专著《遗传程序设计:基于自然选择法则的计算机程序设计》。1994年，他又出版了《遗传程序设计，第二册:可重用程序的自动发现》深化了遗传程序设计的研究，使程序设计自动化展现了新局面。有关遗传算法的学术论文也不断在《Artificial Intelligence》、《Machine Learning》、《Information science》、《Parallel Computing》、《Genetic Programming and Evoluable Machines》、《IEEE Transactions on Neural Networks》、《IEEE Transactions on Signal Processing》等杂志上发表。1993年，MIT出版社创刊了新杂志《Evolutionary Computation》。1997年，IEEE又创刊了《Transactions on Evolutionary Computation》。《Advanced Computational Intelligence》杂志即将发刊，由模糊集合创始人L.A.Zadeh教授为名誉主编。目前，关于遗传算法研究的热潮仍在持续，越来越多的从事不同领域的研究人员已经或正在置身于有关遗传算法的研究或应用之中。 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近三十年来迅速发展起来的一种全新的随机搜索与优化算法,其基本思想是基于Darwin的进化论和Mendel的遗传学说。该算法由密执安大学教授Holland及其学生于1975年创建。此后，遗传算法的研究引起了国内外学者的关注。自1985年以来.国际上已召开了多次遗传算法的学术会议和研讨会.国际遗传算法学会组织召开的ICGA( International Conference on Genetic Algorithms)会议和FOGA( Workshop on Foundation of Geneti

临时制TSP 这是使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）解决旅行商问题（TSP）的源代码。 纸 如果您想了解更多详细信息，请参阅我们的论文“通过蒙特卡罗树搜索TSP的扩大邻域目标抽样” 。 依存关系 gcc> = 4.8.5 计算平台：Linux 快速开始 为了使用MCTS解决具有20个节点的TSP实例： cd $download -dir cd TSP-20-50-100 bash solve-20.sh 32 用法 数据集 我们的模型分别在两个数据集TSP-20-50-100和TSPLib上进行了测试，可从以下网站下载该数据集： 多线程 如果更快地解决TSP实例，则可以充分利用CPU。 默认情况下，我们基于32个线程来处理它们： cd $download -dir cd TSP-20-50-100 bash solve-20.sh 32 顺便说一下，我们的多线程方案仅适用于TSP-2

使用遗传算法解决TSP问题，语言为MATLAB，可以出图！当然这并不是我写的代码，里面的工具箱函数为英国一所大学写的，这是我为发布的博文所附加的资料，用于理解遗传算法的实现方式！

现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。

详解