多变量旅行推销员问题 - 遗传算法：使用 GA 找到具有可变推销员数量的 MTSP 变化的近乎最优解-matlab开发

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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

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