牛奶配送问题中包含访问次数不同的节点，该问题可以当做两阶段旅行商问题进行求解。为有效地求解节点个数处于平衡条件下的牛奶配送问题的两阶段旅行商问题，提出了一种启发式优化求解方法，有助提高目标问题的求解效率和性能。针对节点数量平衡性和节点访问次数不同的特点，提出一种基于节点划分的动态规划优化。通过对实例进行计算和比较，结果验证了所提方法的有效性和优越性。

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采用蚁群算法进行TSP优化问题，给定任意两个城市之间的距离，使之经过每个城市的距离最小，通过测试做出最短距离路线图和最短距离和平均距离的变化图。

蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化，结合具体的案例给出了程序分析

chapter22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化

蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化，注释齐全

针对旅行商问题(TSP)优化中,遗传算法(GA)容易陷入局部最优、模拟退火算法(SA)收敛速度慢的问题,提出一种基于改进遗传模拟退火算法(IGSAA)的TSP优化算法.首先根据优化目标建立数学模型;然后对遗传算法部分中的适应度函数、交叉变异算子进行改进,使算法能够更加有效地避免陷入局部最优;最后根据旧种群和新种群每个对应个体的进化程度提出一种改进自适应的Metropolis准则,使模拟退火算法部分的染色体跳变更具有自适应性,利于算法寻优.对不同TSP实例的实验结果表明,与其他路径优化算法优化结果相比,所提出的IGSAA算法能够对不同TSP实例优化得到更优的旅行路径.

PSO 算法解决 TSP 优化问题 可执行程序+实验报告

数学建模源码集锦-蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化应用实例