Advertisement

C++ 实现的 TSP Lin-Kernighan 启发式算法_代码_下载

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一种用C++编写的TSP问题求解器，采用Lin-Kernighan启发式算法。该代码能够有效寻找近似最优路径，并支持下载使用。 实施解决旅行商问题的Lin-Kernighan启发式算法： 步骤1：编译代码 使用g++命令编译LKMain.cpp 和 LKMatrix.cpp 文件生成可执行文件LKSolver，具体操作如下： ``` g++ LKMain.cpp LKMatrix.cpp -o LKSolver ``` 第2步：运行代码 更多详情和使用方法，请查阅项目中的README.md文件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C++ 实现的 TSP Lin-Kernighan 启发式算法_代码_下载
    优质
    本资源提供了一种用C++编写的TSP问题求解器，采用Lin-Kernighan启发式算法。该代码能够有效寻找近似最优路径，并支持下载使用。 实施解决旅行商问题的Lin-Kernighan启发式算法： 步骤1：编译代码 使用g++命令编译LKMain.cpp 和 LKMatrix.cpp 文件生成可执行文件LKSolver，具体操作如下： ``` g++ LKMain.cpp LKMatrix.cpp -o LKSolver ``` 第2步：运行代码 更多详情和使用方法，请查阅项目中的README.md文件。
     
  • C++实现的基于遗传算法解决3D空间TSP问题的启发式方法_代码下载
    优质
    本资源提供用C++编写的程序代码，采用遗传算法求解三维空间中的旅行商问题（TSP），旨在为研究者和开发者提供一种高效的启发式解决方案。 在三维空间中求解旅行商问题（TSP）的基于遗传算法的启发式方法实现如下：当输入12个点（城市），使用蛮力解决方案大约需要6分20秒才能完成计算，而最佳路径为[0 9 10 11 1 4 6 2 8 3 7 5]，总距离是47.6887。相比之下，在相同输入条件下运行TSPGA算法可以快速可靠地找到最优解，并且整个过程耗时不到一秒。
     
  • Kernighan-Lin算法：为了解决图划分问题而设计的Kernighan-Lin算法，该算法考虑了将图中的节点...
    优质
    简介：Kernighan-Lin算法是一种用于解决图划分问题的经典方法。它通过优化边界的权重来重新分配图中的节点，以减少割边成本，进而提高图形的模块化和效率。 为了实现针对图划分问题的Kernighan-Lin算法，该算法旨在将图中的节点划分为给定大小的子集，并通过最小化所有切边上的成本之和来优化这一过程。我们可以通过应用此算法减少电路板上所需的电路连接数。我使用C++语言实现了这个算法，并利用UCI基准进行了测试。
     
  • C++代码实现的蚁群算法TSP模型
    优质
    本项目采用C++编程语言实现了基于蚁群算法（ACA）求解旅行商问题（TSP）的数学模型。通过模拟蚂蚁寻找食物路径的行为，优化寻找最短回路的过程，适用于物流配送、电路板钻孔等场景中的路径规划问题解决。 研究生毕业项目使用蚁群算法处理图像。提供的源码是经典的TSP模型的蚁群算法实现，下载后可以直接在VC环境中建立控制台工程进行运行。如果需要基于MFC IDE环境下的代码实现，请另外联系我获取相关信息。
     
  • 蚂蚁算法MATLAB代码-TSP与VRP求解器:基于启发式的解决方案实现
    优质
    本项目提供了一套利用蚂蚁算法解决TSP（旅行商问题）和VRP（车辆路线问题）的MATLAB代码，通过启发式方法高效寻优。 蚁群算法MATLAB源码用于解决TSP（旅行商问题）及VRP（车辆路径问题）。该启发式算法旨在通过最小化所有行驶路线的总距离来优化每次规划中的车辆行程，目标函数类型也可以为时间或成本等其他因素。 文件夹命名规则如下：AlgorithmName+ProblemName - 算法缩写： - ACO：蚁群优化 - 问题缩写： - TSP：旅行商问题 - CVRP：具有容量限制的车辆路径问题 输出结果在命令窗口中显示，例如： Iteration=90, MinDistance=204.65km Iteration=91, MinDistance=204.65km Iteration=92, Min...
     
  • TSP的智能水滴算法_Python代码_下载
    优质
    本资源提供了一种用于求解旅行商问题(TSP)的创新性智能水滴算法的Python实现代码。该代码可供直接下载与使用，适用于需要优化路径规划或物流配送等领域的研究和应用开发人员。 智能水滴算法（IWD 算法）是一种基于群体的自然启发优化算法。该算法借鉴了自然界中水流的基本特性，并模拟河流与流经河床中的水滴之间的相互作用。从分类上来说，IWD 属于群智和元启发式算法领域。本质上讲，它可以用于组合优化问题，但同样适用于持续性优化任务。首次应用于解决旅行商问题是在2007年。
     
  • C语言实现的Matlab OpenShoe算法_代码_下载
    优质
    本资源提供用C语言编写的Matlab OpenShoe算法实现代码，便于研究与二次开发。适合对信号处理和模式识别感兴趣的开发者下载学习。 用 C 语言重写的原始 Matlab OpenShoe 算法的代码可以下载。这段描述并未包含具体的联系信息或网站链接。
     
  • 用C语言实现SM2算法_代码_下载
    优质
    这段简介可以描述为：“用C语言实现SM2算法”提供了基于C语言编写的详细代码资源和教程，帮助用户理解和应用中国的公钥加密标准之一——SM2算法。适合需要在软件项目中集成国密算法的开发者下载使用。 在 C 中实现 SM2 算法。SM2 是一种基于椭圆曲线的公钥密码算法。
     
  • 以Python库的形式实现NSGA-II算法_代码下载
    优质
    本项目提供了一个简洁高效的Python库，用于实现经典的多目标优化算法NSGA-II。用户可轻松集成该库进行复杂问题求解，并支持直接下载源码使用。 以 Python 库的形式实现 NSGA-II 算法。该库适用于解决多变量（多于一维）的多目标优化问题，并且目标与维度的数量不受限制。关键算子包括二元锦标赛选择、模拟二元交叉以及多项式变异。 我们基于 wreszelewski/nsga2 的源代码进行修改，感谢 Wojciech Reszelewski 和 Kamil Mielnik 为原始版本的贡献。主要改动如下： - 纠正了拥挤距离公式的错误。 - 修改了一些部分以适应任意数量的目标和维度。 - 将选择算子改为二元锦标赛选择。 - 更改交叉算子为模拟二元交叉算法。 - 变异算子调整为多项式变异。 使用说明： 定义问题的类在 question.py 文件中。这个类用于描述多目标优化问题，包括以下参数： - objectives：表示目标函数的函数列表； - num_of_variables：整数类型，代表变量的数量； - variables_range：包含两个元素（下限和上限）的元组列表，每个元组对应一个变量； - same_range: 一个布尔值，默认为 False。当设置为 True 时，意味着所有变量具有相同的范围，在这种情况下只需提供单个范围值即可。
     
  • 四种传统启发式算法解决TSP问题
    优质
    本研究探讨了四种经典启发式算法在旅行商问题(TSP)中的应用效果，旨在通过比较分析为实际问题提供优化求解策略。 求解TSP问题的四种经典启发式算法包括模拟退火、禁忌搜索、遗传算法和蚁群算法。