基于最大最小蚂蚁系统（MMAS）的旅行商（TSP）问题求解

对基于动态规划的TSP问题的求解 ，这个源码很好的说明其中的求解过程，以及数据结构的设计问题

针对生产与运输两个过程的联合决策,通过分析一类生产-运输批量优化问题,建立的混合0-1整数规划模型整合了多产品多阶段能力约束批量生产和产品运输。其中运输成本由运输工具使用数量决定,当企业内部运输能力不能满足运输需求时可将运输外包,但需支付更高的运输成本。根据此问题的特点,构造改进蚁群算法求解,令其信息素和启发信息都存在0和1两种状态下的不同取值,通过转移概率确定0-1生产准备矩阵,进一步得到生产矩阵和运输计划。仿真实验结果表明在生产批量决策的同时考虑运输,可以减少运输成本,令总费用最小,通过将实验结果与其

python实现基于改进的差分进化算法求解柔性作业车间调度问题源码+项目说明.7z 问题规模以(工件J*工序P*机器M)表示，例如J20P10M10表示共有20个工件，每个工件有10个工序，总共有10个加工机器可供选择。data文件夹中的文件表示程序所用的数据，其中data_first文件的问题规模是J10P5M6，data_second文件的问题规模是J20P10M10，data_third文件的问题规模是J20P20M15。对于其中数据的解释：横向表示工序，纵向表示机器，每个数值表示机器加工工序的耗时，工序和机器都是按顺序排列的。以data_first.txt文件为例，前五行分别表示第一个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间，第5-10行表示第二个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间，以此类推。 关于编码，本项目采用的是同类问题常用的编码方式，参考论文“基于改进遗传算法的柔性作业车间调度问题研究”，与该论文所述的编码方式不同的是，本项目的编码中第一段为工序编码，第二段为机器编码。

ACADO Toolkit 是一个用 C++ 编写的用于自动控制和动态优化的软件环境和算法集合。 它提供了一个通用框架，用于使用多种算法进行直接优化控制，包括模型预测控制以及状态和参数估计。ACADO 工具包是作为独立的 C++ 代码实现的，并带有用户友好的 MATLAB 界面。 面向对象的设计允许方便地耦合现有优化包并使用用户编写的优化例程对其进行扩展。它还提供（独立）高效实施的 Runge-Kutta 和 BDF 积分器，用于模拟 ODE 和 DAE。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「tzr0725」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/tzr0725/article/details/120632370

关于matlab指派问题的求解函数，可求解最大效益或最小成本。代码文件为.m形式，使用软件为matlab，详解博文https://blog.csdn.net/weixin_67016521/article/details/126087775?spm=1001.2014.3001.5502

作为经典组合优化问题， 旅行商问题(Traveling Salesman Problem简称TSP) 一直是大学交通运输与应用数学等专业的教学与科研热点。在基于混合整数规划模型的TSP求解中， 需要解决如何避免出现子环路问题， Gurobi作为当前最先进的运筹优化软件， 其具有的Callback功能使模型在求解过程中， 动态地添加子环路约束成为可能。文章针对当前相关网络资源存在的问题， 构建了用Python编写的基于Callback功能动态添加子环路消除约束的TSP求解代码， 通过多个算例验证了代码的求解可行性， 为逐步将Gurobi引入课堂教学提供了素材。

使用凸优化工具cvx来求解凸优化问题示例

代码构建了两阶段鲁棒优化模型，并用文档中的相对简单的算例，进行benders分解算法的验证，此篇文献是benders分解算法的入门级