动态规划matlab代码

旅行商问题动态规划matlab代码 CDC-2021-DTSP In this, to address Dubins Traveling Salesman Problem (DTSP), we present MATLAB codes of Angle Bisector Algorithm (ABA), Modified Dynamic Programming Algorithm (MDPA), Alternating Algorithm (AA) and Single Vehicle Algorithm (SVA).

旅行商问题动态规划matlab代码旅行商问题 该项目包含使用两种不同方法解决旅行商问题的MATLAB代码。 暴力破解 用简单的蛮力算法解决问题。 需要anxn-距离（或成本）矩阵作为输入。 动态 通过性能改进的动态规划算法解决该问题。 需要anxn-距离（或成本）矩阵作为输入。 getDistanceMatrix.m 提供一个用于通过Google Distance Matrix API创建距离矩阵的接口。 需要一个API密钥。 performanceTestSuite.m 性能测试设置的模板。

旅行商问题动态规划matlab代码这是解决经典TSP的三种不同方法，即。 所有代码都在MATLAB 2019b上进行了测试。 算法是 遗传算法（边缘表示和2-opt） 动态编程 群算法（蚂蚁系统算法） 怎么跑 在遗传算法和群算法中，您将输入城市总数，程序将在地图上随机散布这些城市并通过动画图打印演变过程（您需要将MATLAB版本设置为高于2019年才能看到动画效果）。 如果要运行动态编程方法，则应以数组格式（如[20,20]）一一输入城市的位置。 DP的结果将仅在命令行上显示。 要求 MATLAB版本高于2019 建议每种方法的城市编号： GA：<50 DP：<10（随着城市的增加，时间成本成倍增加） 群：<30 表现 动态编程每次都能为我们提供最佳结果，但是它具有成倍的时间复杂度。 其他两种方法是启发式的，可以在更短的时间内为我们提供近似的最佳解决方案。 群算法对于较小的问题（少于30个城市）非常有效，在这种情况下，它优于其他两种方法。