TSPOFS_GA 固定开始 开放式旅行商问题 (TSP) 遗传算法 (GA) 通过设置找到 TSP 变体的（接近）最优解搜索最短路线的 GA（推销员的最短距离） 从固定起点到其他城市恰好一次而无需返回起始城市） 概括： 1. 单个推销员从第一个点开始，然后前往每个剩下的城市，但不通过返回到关闭循环他开始的城市2. 每个城市只被推销员访问一次 注：Fixed Start 取第一个 XY 点 输入： 具有零个或多个以下字段的 USERCONFIG（结构）： - XY (float) 是一个 Nx2 的城市位置矩阵，其中 N 是城市的数量- DMAT (float) 是一个 NxN 点到点距离/成本矩阵- POPSIZE（标量整数）是人口的大小（应该可以被 4 整除） - NUMITER（标量整数）是算法运行所需的迭代次数- SHOWPROG（标量逻辑）如果为真则显示 GA 进度- SHOW

MTSPV_GA 可变多重旅行商问题 (M-TSP) 遗传算法 (GA) 找到 M-TSP 变体的（接近）最优解（具有可变数量的推销员）通过设置 GA 来搜索最短路线（销售人员前往所需的最短距离每个城市恰好一次并返回它们的起始位置） 概括： 1. 每个销售员前往一组独特的城市并完成返回他出发的城市的路线2. 每个城市只有一名推销员到访 输入： 具有零个或多个以下字段的 USERCONFIG（结构）： - XY (float) 是一个 Nx2 的城市位置矩阵，其中 N 是城市的数量- DMAT (float) 是一个 NxN 点到点距离或成本矩阵- MINTOUR（标量整数）是任何推销员的最短游览时间- POPSIZE（标量整数）是人口的大小（应该可以被 4 整除） - NUMITER（标量整数）是算法运行所需的迭代次数- SHOWPROG（标量逻辑）如果为真则显示 GA 进度- SHOW

TSPOF_GA 固定开放式旅行商问题 (TSP) 遗传算法 (GA) 通过设置找到 TSP 变体的（接近）最优解搜索最短路线的 GA（推销员的最短距离） 在访问另一个时从固定起点旅行到固定终点城市恰好一次） 概括： 1.单个销售员从第一个点开始，到最后一个点结束点，然后前往中间的每个剩余城市，但是没有通过返回他开始的城市来关闭循环2. 每个城市只被推销员访问一次 注：Fixed Start 取第一个 XY 点，Fixed Start End 被认为是最后一个 XY 点 输入： 具有零个或多个以下字段的 USERCONFIG（结构）： - XY (float) 是一个 Nx2 的城市位置矩阵，其中 N 是城市的数量- DMAT (float) 是一个 NxN 点到点距离/成本矩阵- POPSIZE（标量整数）是人口的大小（应该可以被 4 整除） - NUMITER（标量整数）是算法运行所

MTSPOFS_GA 固定启动开放多旅行商问题 (M-TSP) 遗传算法 (GA) 通过以下方式找到“开放”M-TSP 变体的（接近）最优解设置 GA 以搜索最短路线（所需的最短距离） 让每个推销员从起点到独特的个体城市而不返回起始位置） 概括： 1. 每个推销员从第一个点开始，然后前往一个独特的点之后的一组城市（并且它们都没有关闭循环回到起点） 2. 除了第一个，每个城市只有一个推销员 注：Fixed Start 取第一个 XY 点 输入： 具有零个或多个以下字段的 USERCONFIG（结构）： - XY (float) 是一个 Nx2 的城市位置矩阵，其中 N 是城市的数量- DMAT (float) 是一个城市到城市距离或成本的 NxN 矩阵- NSALESMEN（标量整数）是访问城市的推销员数量- MINTOUR（标量整数）是任何一个的最小游览长度推销员，不包括起点- POPS

MTSPF_GA 固定多重旅行商问题 (M-TSP) 遗传算法 (GA) 通过设置找到 M-TSP 变体的（接近）最优解向上 GA 搜索最短路线（所需的最短距离） 每个推销员从起点到各个城市然后回到原来的起点） 概括： 1. 每个推销员都是从第一个点开始，到第一个点结束点，但旅行到中间的一组独特的城市2. 除了第一个，每个城市只有一个推销员 注意：Fixed Start/End 位置被视为第一个 XY 点 输入： 具有零个或多个以下字段的 USERCONFIG（结构）： - XY (float) 是一个 Nx2 的城市位置矩阵，其中 N 是城市的数量- DMAT (float) 是一个城市到城市距离或成本的 NxN 矩阵- NSALESMEN（标量整数）是访问城市的推销员数量- MINTOUR（标量整数）是任何一个的最小游览长度销售员，不包括起点/终点- POPSIZE（标量整数）是人口

程序员代码面试指南 IT名企算法与数据结构题目最优解，算法全部代码，非常优秀，算法精妙，题目经典，欢迎下载。

多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上优化目标，且这些目标相互矛盾，一个目标往往以牺牲另一个目标为代价，故多目标优化问题存在多个最优解，统称为pareto最优解。

战舰 战舰游戏，允许本地多人游戏和人机对战模式。 Machine实现了基于规则的枚举算法，以找到游戏板的凸最优解。

非常有效快速地算法-注释非常清楚-改进遗传算法，主要改进变异模块，采用多种变异混合进行，改进交叉模块，解决tsp问题-速度很快-50city-5s以内最优解，取消对画图功能的注释，可以每次都画出当前tsp图，但画图会减慢计算速度。解决不同城市规模的参数设置不同，存在最优参数组合。gamain.m是主程序。

最优化方法的整数规划的分支定界方法 整数线性规划的求解 求解整数规划的割平面法 整数规划的分支定界法