MATLAB - 遗传算法（GA）求解旅行商问题（TSP）
前言 这个例子展示了如何使用遗传算法来最小化使用自定义数据类型的函数。对遗传算法进行了定制化处理以解决旅行商问题。 一、旅行商问题（TSP） 旅行推销员问题（英语：Travelling salesman problem, TSP）是这样一个问题：给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解...
模拟退火算法求解TSP问题(python)
TSP旅行商问题 旅行商问题大家都应该非常熟悉了，解法也很多，比如贪婪算法、Dijkstra算法等等，本文参考《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》中第19章的内容，利用模拟退火算法求解TSP问题并给出了python实现版本 TSP问题描述如下： ...
基于禁忌搜索算法的TSP路径规划matlab仿真
1.程序功能描述基于禁忌搜索算法的TSP路径规划,输出优化收敛曲线以及路线规划图。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序```for it = 1:Iteration it % 初始化本次迭代的最佳新解代价为正无穷bestnewsol.Cost = inf; % 遍历所有动作并尝试应用它们 for i = 1:Nact if TC(i...
非启发式算法——旅行商问题（TSP）及其解决算法
旅行商问题（TSP）及其解决算法 介绍 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一种经典的组合优化问题，它要求在给定的一组城市之间找到最短路径，使得每个城市都被访问一次，并且最后回到起始城市。虽然这个问题听起来简单，但由于其组合爆炸性质，寻找最优解的计算复杂度是指数级别的。因此，TSP一直是计算机科学领域中研究的热门问题之一。 在本博客...
自重启伪遗传改良算法解决TSP问题(Matlab代码实现）
💥1 概述旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目...
基于蚁群算法的三维路径规划算法以及蚁群算法的优化计算——TSP优化（Matlab代码实现）
1 概述1.1简介当前社会, 很多用户需要在复杂的没有公路的山地地形, 快速、准确的规划出三维路径, 在避过障碍的同时达到某项指标最优。目前常用的路径规划算法, 大多数只能规划二维平面路径;而一般的三维规划算法, 大多运算算法复杂、需要很大的存储空间, 同时无法在宏观全局角度来进行路径规划。本文在已有三维山地地图的基础上, 采用一种改进的蚁群算法来解决上述问题。软件仿真结果显示, 基于改进蚁群算....
基于遗传算法解决TSP问题（Matlab代码实现）
1 概述旅行商问题是一个经典的路径规划问题，传统TSP假设客户位置和客户之间旅行时间是固定不变的，而在现实生活中交通状况和客户要求可能会随着时间而改变，为了找到最经济的路线，可在业务员完成对每个客户的服务后做出实时决策。遗传算法具有全局搜索的性能，成为处理组合优化问题的常用方法。在此运用遗传算法，并借助MATLA...
用帝国主义竞争算法（ICA）求解旅行商问题（TSP）（Matlab代码实现）
🍁🥬🕒摘要🕒🥬🍁旅行商问题作为组合优化研究中最具挑战的问题之一,自被提出以来就引起了学术界的广泛关注并提出了大量的方法来解决它.帝国主义竞争算法（ICA）是求解复杂组合优化问题的一种启发式仿生进化算法,是求解旅行商问题的有效手段。帝国主义竞争算法在未来对旅行商问题及其他不同...
遗传算法在TSP中的两步求解（Matlab代码实现）
🍁🥬🕒摘要🕒🥬🍁物流业作为国家经济体系的重要组成部分,费用居高不下,特别是运输费用达到物流费用的一半以上,是导致物流成本过高的重要因素。旅行商问题是车辆路径问题的特例,是实现车辆路径优化的关键。✨🔎⚡运行结果⚡🔎✨ 💂♨️...
蚁群优化算法解决TSP问题（Matlab代码实现）
🍁🥬🕒摘要🕒🥬🍁旅行者问题，旨在解决最优路线，是一个经典的路径优化问题。 TSP 是指一个旅行商为了去 N 个不同的城市，需要去每一个城市， 只去一次，然后回到原来的城市，形成一个圈，从许多可能的路径中找...
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