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基于GA遗传算法的MTSP问题求解及Matlab仿真【含操作视频】

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简介：
本项目利用GA遗传算法解决多旅行商问题（MTSP），并通过Matlab进行仿真模拟，并包含详细的操作演示视频。 1. 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像及中文注释。操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：MTSP问题求解 3. 仿真效果：参考同名文章《基于GA遗传优化算法的MTSP问题求解matlab仿真》中的内容进行评估。 4. 内容：本项目是基于GA（遗传算法）对多旅行商问题 (Multiple Traveling Salesman Problem, MTSP) 进行求解的MATLAB仿真实验。MTSP是TSP（旅行商问题Traveling Salesman Problem）的一个扩展，涉及多个旅行商访问一系列城市，每个城市恰好被一个旅行商访问一次，并且所有旅行商从同一出发点开始并最终返回该起点。目标是在满足上述条件的前提下，使所有旅行商的总行程最短。 5. 注意事项：请确保MATLAB左侧当前文件夹路径与程序所在位置一致，具体操作可以参考视频录像中的说明。

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  • 基于GA遗传算法的MTSP问题求解及Matlab仿真【含操作视频】
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    本项目利用GA遗传算法解决多旅行商问题（MTSP），并通过Matlab进行仿真模拟，并包含详细的操作演示视频。 1. 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像及中文注释。操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：MTSP问题求解 3. 仿真效果：参考同名文章《基于GA遗传优化算法的MTSP问题求解matlab仿真》中的内容进行评估。 4. 内容：本项目是基于GA（遗传算法）对多旅行商问题 (Multiple Traveling Salesman Problem, MTSP) 进行求解的MATLAB仿真实验。MTSP是TSP（旅行商问题Traveling Salesman Problem）的一个扩展，涉及多个旅行商访问一系列城市，每个城市恰好被一个旅行商访问一次，并且所有旅行商从同一出发点开始并最终返回该起点。目标是在满足上述条件的前提下，使所有旅行商的总行程最短。 5. 注意事项：请确保MATLAB左侧当前文件夹路径与程序所在位置一致，具体操作可以参考视频录像中的说明。
     
  • 基于GA遗传算法的柔性生产调度仿真及代码操作视频
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    本视频深入讲解并演示了运用GA遗传算法进行柔性生产调度的仿真过程，并详细介绍了相关代码的操作方法。 领域：MATLAB 柔性生产调度 内容介绍：本项目包含基于GA（遗传算法）优化的柔性生产调度仿真及代码操作视频。 用途描述：适用于学习使用GA遗传优化方法进行柔性生产调度编程的学生、研究人员等，旨在帮助用户掌握相关技术的应用和实现过程。 目标人群：面向本科生、硕士生、博士生以及从事教研工作的专业人士。 运行说明： - 建议在MATLAB 2021a或更新版本上测试项目。 - 运行时请执行文件夹内的Runme_.m脚本，而非直接调用子函数文件。 - 确保当前工作目录设置为项目的根目录（可通过MATLAB左侧的“Current Folder”窗口进行确认）。 详细操作步骤可参考随附的操作录像视频。
     
  • MTSP问题的解决_基于遗传算法的MATLAB实现
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    本研究通过MATLAB平台采用遗传算法有效解决了多旅行商问题（MTSP），提供了一种优化路径和减少成本的新方法。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：MTSP问题求解_遗传算法_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码经过测试校正后保证可以成功运行，如遇无法运行的情况，请联系我进行指导或更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 基于MATLAB的GA求解VRPTW问题代码_含时间窗_VRPTW遗传算法
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    本项目提供了一套使用MATLAB编写的遗传算法（GA）来解决带时间窗口车辆路径规划问题（VRPTW）的完整代码。通过优化配送路线，有效减少运输成本和提高服务效率。 遗传算法可以用于求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。
     
  • 基于遗传算法求解五种多旅行商问题(MTSP)的MATLAB程序
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    本研究开发了一套基于遗传算法解决多种类型多旅行商问题（MTSP）的MATLAB程序，旨在优化配送路径和减少成本。 遗传算法解决五种多旅行商问题（MTSP）的MATLAB程序分别适用于以下五种情况：1.从不同起点出发回到各自的起点（固定旅行商数量）。2.从不同起点出发回到各自的起点，但旅行商的数量可以根据计算结果变化。3.所有旅行商都从同一起点出发然后返回该起点。4.所有旅行商均从同一地点开始，但在结束时不会返回原点。5.所有旅行商都从一个共同的起始位置开始，并最终到达另一个共同的目标终点（与初始起点不同）。
     
  • 基于遗传算法求解TSP问题（MATLAB）
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    本研究运用遗传算法在MATLAB平台上解决经典的旅行商问题(TSP)，优化路径规划，探讨算法的有效性和适用性。 基于遗传算法的TSP问题在MATLAB 2016平台上的代码可以实现创建城市坐标并进行载入。
     
  • 基于遗传算法的VRP问题MATLAB求解
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    本研究运用遗传算法在MATLAB平台上对车辆路线规划问题（VRP）进行优化求解，旨在提高配送效率与降低物流成本。 采用遗传算法求解VRP问题，并提供可执行代码。该代码包含详细注释，便于修改和扩展。
     
  • 基于遗传算法的VRP问题MATLAB求解
    优质
    本研究利用遗传算法在MATLAB平台上对车辆路线规划（VRP）问题进行优化求解，旨在提高物流配送效率和降低成本。 采用遗传算法求解VRP问题，并提供带有详细注释的可执行代码，便于修改。
     
  • 基于遗传算法的MATLAB TSP问题求解
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    本研究运用遗传算法在MATLAB平台上解决旅行商(TSP)问题，通过优化路径寻找最短距离方案，展示了一种高效的TSP求解方法。 TSP问题即旅行商问题，经典的描述为：一名商品推销员需要访问若干个城市进行销售活动，并从一个城市出发后返回原点，如何选择路线使得总的行程最短？在图论中，这个问题可以被看作是在带权完全无向图中寻找具有最小权重的哈密尔顿回路。目前没有发现有效的算法来解决这类问题；人们倾向于接受NP完全问题（NPC）和NP难题（NPH）不存在有效算法这一假设，并认为对于大型实例来说精确求解是不可能实现的，因此需要开发近似算法来进行处理。 在这篇文章中，我们将使用MATLAB软件构建遗传算法以应对TSP类的问题。根据不同的实际应用背景，我们需要对问题进行特定的调整和优化。这类问题在现实生活中有广泛的应用场景，例如电子地图、电路板布线以及连接焊点等任务都需要用到此类算法来提高效率或降低成本。 总之，虽然没有找到解决这些问题的有效精确方法，但通过遗传和其他启发式技术可以有效地近似求解TSP及其变体。
     
  • 基于GA遗传算法优化RBF神经网络的数据预测Matlab仿真及代码操作视频
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    本视频详细讲解并演示了如何利用MATLAB结合遗传算法（GA）优化径向基函数(RBF)神经网络进行数据预测，包括完整代码的操作流程和仿真过程。 领域：MATLAB中的GA遗传算法优化RBF神经网络算法 内容：基于GA遗传算法优化的RBF（径向基函数）神经网络数据预测方法进行仿真操作，并提供相关代码。 用途：适用于学习如何使用GA遗传算法来优化RBF神经网络编程技术，适合科研和教学活动应用。 目标人群：主要面向本科、硕士及博士等各级别师生的研究与学习需求。 运行说明： - 请确保使用MATLAB R2021a或更高版本进行测试。 - 运行仿真时，请执行“Runme_.m”文件而非直接调用子函数。 - 在启动程序前，务必保证当前工作路径为工程所在目录（可通过左侧的Current Folder(当前文件夹)窗口查看和设置）。 详细操作步骤请参考提供的视频教程。