Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

采用灰狼优化算法求解多旅行商问题

针对热轧批计划问题进行了MTSP（多旅行商问题）建模，并对该问题设计了混合遗传算法，经某大型钢厂实例数据进行了仿真测试。计算结果表明，该算法给出了较优的轧制批计划方案，解决了热轧轧制批计划的编制问题。

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分别为以下5种情况： 1.从不同起点出发回到起点（固定旅行商数量） 2.从不同起点出发回到起点（旅行商数量根据计算可变） 3.从同一起点出发回到起点 4.从同一起点出发不会到起点 5.从同一起点出发回到同一终点（与起点不同）

遗传算法解决5种多旅行商问题（mtsp）的matlab程序 分别为以下5中情况： 1.从不同起点出发回到起点（固定旅行商数量） 2.从不同起点出发回到起点（旅行商数量根据计算可变） 3.从同一起点出发回到起点 4.从同一起点出发不会到起点 5.从同一起点出发回到同一终点（与起点不同）

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多旅行商问题若有局部路径可以重复走的情况 具有重复路径的多旅行商问题： 1、先用Dijkstra算法求解到各个节点的最短路径，最终放入到完全图中 2、初始化染色体数组 3、循环做交叉、变异、选择（轮赌法）运算指定次数 4、利用虚拟分隔符在完全图中找到适应性最好的多旅行商基因序列（若是三个旅行商就用两个分隔符、四个就用三个分隔符，以此类推） 5、再从完全图中解算出原始的路径，最终问题解决 注：由于遗传学算法是随机序列筛选，会出现结果不一致情况，可以增加迭代次数保证结果的准确率。

【TSP问题】基于遗传算法求解多旅行商问题matlab源码含GUI.md