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GRASP算法（贪婪随机自适应搜索）的MATLAB代码，用于解决旅行商问题。

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简介：
matlab中的贪婪算法代码GRASP-for-Traveling-Salesman被应用于解决旅行商问题的贪婪随机自适应搜索程序（GRASP）。%作者：%WilliamArloff%以下是针对旅行商问题的GRASP算法的代码。%该算法的核心在于通过调用贪婪随机初始化，以获得城市的一种贪婪随机化。随后，代码实现了局部搜索功能，该功能利用初始化的城市并探索更优的解决方案。最终代码将输出最佳发现城市的集合、贪婪初始化的结果、以及与贪婪初始化对应的最佳发现距离，以及局部搜索所达到的最佳发现距离。以下三个主要功能将被详细阐述： ---------------------贪婪随机初始化-------------------- %%[已使用，总计]=GreedyRandomInit（城市，随机数） %Cities--->Matrixofcitiesinputtedintothefunction %Forgreedyrandominitialization %randsize---->Thenumberofrandomcities

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  • MATLAB贪心算法代码-GRASP-for-Traveling-Salesman: 解决旅行商问题的贪婪随机自适应搜索程序(...)
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    本仓库包含使用MATLAB编写的解决旅行商问题（TSP）的GRASP（Greedy Randomized Adaptive Search Procedures，贪婪随机自适应搜索程序）代码。 MATLAB贪婪算法代码GRASP-for-Traveling-Salesman用于解决旅行商问题的贪婪随机自适应搜索程序(GRASP)。 该代码由William Arloff编写，以下是针对旅行商问题的GRASP算法的具体实现： 1. 通过调用贪婪随机初始化函数来获得城市的初始排列。 2. 然后执行局部搜索功能，在初始城市的基础上寻找更优解。 3. 最终输出最佳发现的城市集合、城市的贪婪初始化情况以及与之相关的距离信息（包括贪婪初始化的最佳距离和本地搜索后的最优距离）。 主要的功能模块如下： --------------------- 贪婪随机初始化 -------------------- [已使用，总计]=GreedyRandomInit(城市, 随机数) - Cities：输入的城市矩阵 - randsize：用于生成随机城市的数量
     
  • 旅行商问题的贪婪求解算法
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    《旅行商问题的贪婪求解算法》一文探讨了利用贪心策略解决TSP的经典方法，分析了几种常见贪婪算法的有效性与局限性。 旅行商问题的贪心求解算法由吴飞跃和姚香娟提出。作为组合数学中的一个经典难题，该问题至今尚未得到彻底解决。因此，研究者们转向开发近似算法或启发式算法来应对这一挑战，其中较为有效的策略之一便是采用贪心算法。
     
  • 含设置的装配线平衡问题的贪婪随机自适应搜索程序_Python代码下载
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    本资源提供解决装配线平衡问题的GRASP算法Python实现，适用于生产调度与优化研究，包含详细注释和示例数据。 SUABLPS 是一个用于解决序列相关装配线平衡和调度问题的求解器包。该包包含以下几种类型的求解器： - 面向站策略：提供四种可能的排序规则，采用启发式算法。 - 面向任务策略：同样使用四种不同的排序规则，基于启发式方法实现。 - 贪婪随机自适应搜索过程 (GRASP)。 要运行这些求解器，请按照以下步骤操作： 1. 使用标准配置执行命令 `python src/main.py` 来启动程序。此命令会在 main.py 文件中生成实验设置，包括所有 320 个装配线平衡问题实例（SUALBSP）。 2. 对于每个实例，将使用八种启发式算法中的每一种计算十个解决方案，并且还会利用贪婪随机自适应搜索过程 (GRASP) 计算两个不同的方案。其中 GRASP 分别以五次和十次迭代的方式运行一次。 3. 接下来会评估这些解的质量，通过与每个实例的最佳已知解决方案进行比较来确定平均相对偏差（ARD）。 最终结果将以 CSV 格式存储在 `.csv` 文件中，并且可以进一步分析或可视化。更多详细信息和使用说明可以在包内的 `README.md` 文件中找到。
     
  • 基于MATLAB的大规模邻域搜索算法解决旅行商问题.zip
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    本项目采用MATLAB语言实现大规模邻域搜索算法，有效解决了复杂环境下的旅行商问题(TSP)，提高了路径优化效率。 matlab大规模邻域搜索算法求解旅行商问题.zip
     
  • 利用和声搜索算法求解旅行商问题
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    本文探讨了采用和声搜索算法解决经典优化难题——旅行商问题的有效性与效率。通过模拟音乐创作过程中的和声发现机制，该算法提供了寻找近似全局最优解的新途径，尤其在处理大规模数据集时展现出强大的求解能力。 代码在Visual Studio 2010上编译通过，运行方法是直接将附带的51个城市数据复制到控制台即可显示结果。
     
  • 【TSP问题解决】利用禁忌搜索算法的旅行商问题路径规划Matlab代码上传.zip
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    该资源提供了一个基于禁忌搜索算法的解决方案来解决经典的旅行商（TSP）问题，并附有详细的MATLAB实现代码，适用于路径优化和物流规划研究。 【路径规划-TSP问题】基于禁忌搜索算法求解旅行商问题的Matlab源码上传了一个ZIP文件。
     
  • 禁忌搜索算法在TSP旅行商问题中的应用
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    本研究探讨了禁忌搜索算法在解决TSP（旅行商问题）中的优化效果，通过避免局部最优解来寻找更优路径方案。 Tabu Search (TS) 是一种基于局部搜索的元启发式算法，在1986年由Fred W. Glover提出。该算法完全依赖于邻域定义以及将一个解转换为其相邻解的动作来实现。算法从单个初始解开始，通过执行动作并移动到相邻的解决方案中寻找更优解。然而，动作的选择和应用受到一系列规则管理，其中最重要的一条规则是：当某一操作被执行后，在一定数量的操作未被执行之前，该操作将不可用。
     
  • 利用禁忌搜索算法求解旅行商问题(TSP)
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    本文探讨了运用禁忌搜索算法解决经典的旅行商问题（TSP），通过优化路径寻找最短回路，展示了该方法的有效性和高效性。 禁忌搜索算法可以用来解决旅行商问题（TSP），例如求解全国31个省会城市的一次历遍的最短距离。
     
  • 利用遗传算法解决多旅行商问题的Matlab代码
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    本项目提供了一套基于遗传算法求解多旅行商问题（M-TSP）的MATLAB实现代码。通过优化路径规划，有效提升了物流配送和网络路由等应用场景中的效率与成本效益。 很好的基于遗传算法的多旅行商问题的MATLAB代码。