Advertisement

利用MATLAB解决旅行商问题。

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

简介：
本压缩包内收录了解决旅行商问题的完整代码，该代码采用MATLAB语言编写，用户可以直接在MATLAB环境中选择并运行名为GA_TSP的文件夹，从而实现对TSP问题的求解。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用MATLAB解决旅行商问题
    优质
    本项目利用MATLAB编程语言探讨并实现多种算法来求解经典旅行商问题(TSP)，旨在通过优化路径寻找最短回路。 使用MATLAB语言编写TSP问题程序并进行仿真求解34座城市的最短路径。首先采用模拟退火算法从一个初始候选解开始，在温度大于0的情况下执行循环操作。 在每次循环中，通过随机扰动产生一个新的解，并计算新旧两个解之间的能量差（即ΔE）。如果这个差异是负值，则直接将新的解决方案作为当前的最优解；若差异为正值，则根据公式p=exp(-ΔE/T)来决定是否接受较差的新解。其中T代表当前温度，随着迭代次数增加而逐渐降低。 模拟退火算法的核心在于其对新旧解之间能量差的处理方式：当温度较高时，即便新的解决方案不如之前的方案好（即ΔE>0），也有一定的概率被采纳；但随着时间推移、温度下降，接受较差解的概率也随之减小。因此，在整个过程中可以找到一个相对较好的全局最优或次优路径。
     
  • 利用A*算法解决旅行商问题
    优质
    本文探讨了如何应用A*搜索算法优化解决方案，以高效地解答经典的旅行商问题，寻求最短可能路线。 用A*算法求解旅行商问题的C语言实现方法。
     
  • 利用MATLAB遗传算法解决旅行商(TSP)问题
    优质
    本研究采用MATLAB编程环境，运用遗传算法高效求解经典的TSP（Traveling Salesman Problem）问题，旨在探索优化路径的新方法。 该内容包含详细注释以及各个函数的解释。提供不同数量城市坐标点的原始数据集，例如42个城市的dantzig42、48个城市的att48、51个城市的eil51等。通过读取不同的坐标文件，可以解决不同规模的城市问题。此外，该内容还可以绘制近似最优解的旅行路线图。
     
  • 利用遗传算法解决旅行商问题
    优质
    本研究运用遗传算法高效求解旅行商问题，探索优化路径方案，旨在减少计算复杂度，提高物流、交通等领域路线规划效率。 假设有一个旅行商人需要访问N个城市，并且每个城市只能被拜访一次。任务是找到所有可能路径中最短的一条。使用Java编写程序，在这个过程中，各城市用坐标表示。最终输出结果包括经过的城市序列以及路线的图形显示。
     
  • 利用蚁群算法解决旅行商问题
    优质
    本研究探讨了如何运用蚁群优化算法有效求解经典的旅行商问题，通过模拟蚂蚁寻找食物路径的行为，找到最优或近似最优的解决方案。 使用蚁群算法解决旅行商问题，并用C语言进行实现。
     
  • 使用CPLEX解决旅行商问题
    优质
    本项目利用IBM ILOG CPLEX优化软件高效求解NP难的旅行商问题(TSP)，通过建模和算法实现寻找最优或近似最优Hamilton回路。 利用商业软件cplex求解旅行商问题 Option Explicit Private Type point x As Double y As Double End Type Private Type save i As Long j As Long s As Double End Type Private points() As point, cost() As Double, saving() As save, n As Long, m As Long Private trip() As String
     
  • 利用A星算法解决旅行商(TSP)问题
    优质
    本研究运用A*算法优化旅行商问题解决方案，通过高效路径搜索技术减少计算复杂性，旨在为物流、交通等领域提供更优的路线规划策略。 本段落档介绍了使用A星算法解决旅行商问题，并提供了相应的JAVA源代码。文档通过测试8个城市之间的最优路径进行了验证。
     
  • 利用分支限界法解决旅行商问题
    优质
    本研究探讨了运用分支限界算法来高效求解经典NP难问题——旅行商问题(TSP)，旨在通过优化搜索策略减少计算复杂度。 网上关于用分支限界法解决旅行商问题的资料大多复杂且正确性不高。这是我花了两天时间完成的工作，过程非常辛苦。
     
  • Python_TSP_利用遗传算法解决旅行商问题
    优质
    本项目运用Python编程语言和遗传算法技术，旨在高效求解经典的旅行商问题(TSP)，通过优化路径寻找最短回路。 遗传算法可以用来解决旅行商问题，并且其运作原理模仿了生物进化的过程。这种方法能够找到一个接近最优解的方案（但不一定是最优解）。它是计算机科学领域中人工智能的一种算法。
     
  • 利用分支限界法解决旅行商问题
    优质
    本文探讨了如何运用分支限界算法高效地求解经典的NP难题——旅行商问题(TSP)，通过优化搜索策略以减少计算复杂性。 旅行商问题（TSP问题）是指给定一组n个城市以及它们两两之间的直达距离，寻找一条闭合的旅程路径，使得每个城市恰好经过一次且总的旅行距离最短。