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MATLAB TSP问题代码-MSTSP:多解旅行商问题的基准测试套件

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简介:
这段代码是为解决多解旅行商问题而设计的MATLAB基准测试工具。它提供了一个评估各种算法性能的有效平台,特别适用于复杂路径规划研究和教学。 多解旅行商问题(MSTSP)本质上是一种TSP,但具有多个最优解。该基准包括25个MSTSP实例,城市数量从9到66不等,最佳解决方案的数量在4至196之间变化。需使用特定算法求解这些MSTSP,并通过两个指标——Fbeta和多样性指标(DI)来评估所得的候选方案集。其中,Fbeta衡量的是解决方案的质量,而DI则用于度量不同方案之间的多样性和差异性。 文件结构如下:在当前目录下有两个子文件夹,“Benchmark_MSTSP”包含MSTSP实例及其最佳解信息;“demo”内提供了如何在MATLAB中评估获得的解决方案集的具体示例。关于基准_MSTSP文件夹内的具体内容,包括: - <实例名称>.tsp:每个MSTSP实例对应的坐标数据文件。 - <实例名称>.solution:该文件包含对应MSTSP实例的最佳解信息。 例如,“simple1_9.tsp”是第一个含有九个城市的简单MSTSP实例的坐标文件。

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  • MATLAB TSP-MSTSP
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    这段代码是为解决多解旅行商问题而设计的MATLAB基准测试工具。它提供了一个评估各种算法性能的有效平台,特别适用于复杂路径规划研究和教学。 多解旅行商问题(MSTSP)本质上是一种TSP,但具有多个最优解。该基准包括25个MSTSP实例,城市数量从9到66不等,最佳解决方案的数量在4至196之间变化。需使用特定算法求解这些MSTSP,并通过两个指标——Fbeta和多样性指标(DI)来评估所得的候选方案集。其中,Fbeta衡量的是解决方案的质量,而DI则用于度量不同方案之间的多样性和差异性。 文件结构如下:在当前目录下有两个子文件夹,“Benchmark_MSTSP”包含MSTSP实例及其最佳解信息;“demo”内提供了如何在MATLAB中评估获得的解决方案集的具体示例。关于基准_MSTSP文件夹内的具体内容,包括: - <实例名称>.tsp:每个MSTSP实例对应的坐标数据文件。 - <实例名称>.solution:该文件包含对应MSTSP实例的最佳解信息。 例如,“simple1_9.tsp”是第一个含有九个城市的简单MSTSP实例的坐标文件。
  • (TSP)集合
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    旅行商问题(TSP)的测试集合是指用于验证和比较不同算法在解决TSP时性能的一系列标准问题实例集。 旅行商问题(TSP)测试集可以用来评估蚁群算法和遗传算法的性能。
  • (TSP)
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    旅行商问题是计算科学中的经典难题之一,涉及寻找访问一系列城市一次且仅一次后返回出发城市的最短路径。 本段落主要介绍了几种解决旅行商问题(TSP问题)的方法:穷举策略、自顶向下的算法包括深度优先搜索算法与回溯法以及广度优先搜索算法与分支限界算法,还有自底向上的动态规划方法;启发式策略中则涵盖了贪心算法和蚁群算法。
  • MATLAB TSP-决经典优化程序
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    本段代码提供了解决经典TSP(旅行商问题)的有效方法,利用MATLAB编程实现路径优化,适用于研究和教学中探索最小成本路径。 旅行商问题(TSP)是一个经典的数学编程算法示例,用于解决运输路线优化的问题。这类问题可以归类为“分配问题”,它是更广泛意义上的运输问题的一个特殊情况:出发地的数量等于目的地数量,并且每个地点的供应量和需求量都是1个单位。 在处理这种类型的分配问题时,目标通常是通过合理配置资源来最小化成本。为此,我们将比较两种方法:一种是Dantzig、Fulkerson和Johnson提出的消除约束(DFJ)算法;另一种则允许创建子游览路径而不受限制,从而形成更灵活的解决方案策略。 接下来的任务包括优化、清理以及重构现有的Matlab代码,并将这些工作扩展到Python语言中。同时,还需要开发一个命令行界面(CLI),以便用户能够更加方便地进行交互和使用程序功能。
  • TSP法详
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    本文深入探讨了经典的TSP(旅行商)问题,并详细介绍了多种解决该问题的方法和算法。适合对优化问题感兴趣的读者阅读。 TSP旅行商问题的多种解法详解 本段落将详细介绍解决TSP(Traveling Salesman Problem)问题的各种方法。通过深入探讨不同的算法和技术,帮助读者更好地理解和应用这些解决方案来处理实际中的复杂路径规划挑战。
  • TSP.zip
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    TSP旅行商问题包含了一个经典的组合优化问题解决方案代码。该问题寻求找到访问一系列城市一次并返回出发城市的最短路径,广泛应用于物流、电路设计等领域。这段代码提供了求解此问题的有效算法实现。 多数据集计算结合多种优化手段,在小数据集上可以达到99%的正确率。
  • TSP】利用灰狼算法Matlab.zip
    优质
    本资源提供了一套基于灰狼优化算法求解经典TSP(Traveling Salesman Problem)问题的MATLAB实现代码。通过模拟灰狼社会行为,有效寻找最优路径,适用于学术研究与工程项目中复杂路径规划需求。 基于灰狼算法求解旅行商问题的Matlab源码提供了一个有效的方法来解决TSP(Traveling Salesman Problem)问题。该代码实现了利用灰狼优化算法寻找最优或近似最优路径,适用于相关领域的研究与应用开发工作。
  • TSP】利用遗传算法Matlab.zip
    优质
    该资源提供了一个基于遗传算法解决经典TSP(旅行商)问题的MATLAB实现。文件中包含详细注释的源码,帮助用户理解和应用优化策略来求解复杂的路径规划问题。 基于遗传算法求解旅行商问题的Matlab源码.zip
  • TSP】利用灰狼算法Matlab.pdf
    优质
    本PDF文件提供了使用灰狼优化算法在MATLAB环境中求解经典的旅行商(TSP)问题的详细代码和方法说明。 【TSP问题】基于灰狼算法求解旅行商问题的Matlab源码.pdf
  • 决加权TSP(带权
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    简介:本文探讨了加权TSP问题,即寻找遍历所有给定城市一次且仅一次并返回出发城市的最短路径。通过分析不同权重下的最优解策略,提出了一种高效的求解方法。 暴力破解是一种通过尝试所有可能的组合来解决问题的方法,在密码学等领域应用广泛。然而这种方法效率低下且不适用于大规模问题求解。 动态规划算法则利用了子问题之间的联系,将大问题分解为小问题逐一解决,并存储已计算的结果以避免重复工作。它特别适合于优化类的问题和具有重叠子结构的场景中使用。 贪心算法是一种在每一步选择当前状态下最优的选择策略来解决问题的方法,适用于可以局部最优解推导出全局最优解的情况。但是并非所有问题都可以用贪心法求得最优化结果。 这三种方法各有利弊:暴力破解简单粗暴但效率低下;动态规划复杂度较高却能有效解决大规模的问题;而贪心算法则在特定条件下能够快速得到局部的或整体的最佳解决方案,但在某些情况下可能无法保证全局最优。