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PSO TSP利用matlab粒子群算法解决旅行商问题【含Matlab源码 224期】.zip

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简介:
所有由海神之光上传的代码均可顺利运行,经过实际测试确认其可用性,只需替换其中的相应数据即可,该代码尤其适用于初学者。首先,代码压缩包包含的主函数为main.m,而其他调用函数则位于独立的m文件中。程序无需用户手动运行,直接提供运行结果的示意图。其次,代码的运行环境限定在Matlab 2019b版本上;如果运行过程中出现任何错误提示,请根据提示进行相应的调整;若用户对操作不熟悉,可以通过私信向博主寻求帮助。最后,为了方便用户的使用,提供了详细的运行操作步骤:第一步是将所有相关文件放置于Matlab的工作目录下;第二步是双击打开main.m文件以启动程序;第三步则是点击“运行”按钮,等待程序完成执行后获取最终结果。此外,对于需要其他服务的仿真咨询,用户可以通过私信与博主联系或扫描博主博客文章底部提供的QQ名片进行进一步沟通。具体服务包括:提供博客或资源的完整代码、复现期刊或参考文献中的相关内容、定制Matlab程序以及开展科研合作以定制智能优化算法解决旅行商问题系列程序。该合作方向涵盖以下几个方面:基于遗传算法GA和蚁群算法ACO的旅行商问题解决方案;基于粒子群算法PSO和狼群算法WPA的旅行商问题解决方案;以及基于灰狼算法GWO、鲸鱼算法WOA和麻雀算法SSA等算法解决旅行商问题的方案,同时涵盖了萤火虫算法FA和差分算法DE等方法。

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  • 基于MATLABPSO-TSP与Hopfield网络【附 224】.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB的PSO-TSP粒子群优化算法及Hopfield神经网络模型,用以求解经典旅行商问题(TSP),内含完整代码,适合深入研究与学习。 海神之光上传的全部代码均可运行并已亲测可用,只需替换数据即可使用,适合初学者;1、压缩包内容包括主函数main.m及其他调用函数m文件;无需额外配置或结果展示图;2、所需Matlab版本为2019b,若遇到问题,请根据提示进行相应修改;3、运行操作步骤如下:将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中;双击打开主函数main.m文件;点击运行直至程序完成并得到最终结果。4、如需进一步咨询或服务,可以联系博主或查看其博客文章以获取更多信息; 4.1 提供博客或资源中的完整代码 4.2 根据期刊或参考文献进行复现 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作方向包括: 智能优化算法旅行商问题系列,具体如下: 遗传算法GA/蚁群算法ACO解决的旅行商问题; 粒子群算法PSO处理的旅行商问题; 灰狼算法GWO/狼群算法WPA应对的旅行商问题; 鲸鱼算法WOA/麻雀搜索算法SSA应用于旅行商问题; 萤火虫优化及差分进化DE在旅行商问题中的应用。
  • TSPMatlab.zip
    优质
    本资源提供了一套基于粒子群优化算法的MATLAB程序,用于求解经典的旅行商(TSP)问题。通过该代码,用户能够高效地探索最优或近似最优路径,并且适用于多个城市规模的情况。 基于粒子群算法求解旅行商问题的Matlab代码可以用于研究和解决优化领域中的经典TSP(Traveling Salesman Problem)问题。这种方法通过模拟鸟群或鱼群的行为来寻找最优路径,适用于寻求高效解决方案的情况。
  • TSP混沌Matlab.zip
    优质
    本资源提供了一种基于混沌粒子群优化算法的解决方案来应对经典的TSP(Traveling Salesman Problem)挑战,并附带了详细的Matlab实现代码。适合研究与学习使用。 基于混沌粒子群算法求解旅行商问题的Matlab源码ZIP文件提供了一种新颖的方法来解决经典的TSP(旅行商)问题。该资源利用了混沌理论与传统粒子群优化相结合的优势,以提高搜索效率并避免早熟收敛现象。此代码可以作为研究和项目开发中的重要工具,帮助用户深入理解算法原理及其应用价值。
  • MATLAB(TSP)的代
    优质
    本代码采用MATLAB实现粒子群优化算法解决经典的TSP问题,旨在提供一种高效的路径规划解决方案,适用于物流配送、电路板布线等领域。 本资源使用MATLAB实现了粒子群算法,并解决了旅行商问题。其中提供了TSP问题的最优解路径图以及收敛次数等相关信息。
  • 优化(TSP)
    优质
    本研究采用粒子群优化算法解决经典的TSP问题,旨在通过改进算法参数和策略提高解决方案的质量与效率。 粒子群优化算法可以用来解决旅行商(TSP)问题,求解全国31个省会城市的一次历遍的最短距离。代码已经经过测试并可运行。
  • TSP人工蜂Matlab.zip
    优质
    本资源提供了一种基于人工蜂群算法的有效方法来解决经典的TSP(旅行商)问题,并附有详细的Matlab实现代码,适合研究和学习使用。 基于人工蜂群算法求解旅行商问题的Matlab源码提供了一种有效的方法来解决TSP(旅行商)问题。这种方法利用了人工蜂群智能优化的特点,能够高效地搜索到近似最优解。
  • 基于PSO的简易TSP方案:Matlab实现优化
    优质
    本研究利用MATLAB编程环境,采用粒子群优化(PSO)算法,提供了一种简便、高效的求解旅行商问题(TSP)的方法。 简单步骤如下: a) 初始化:分配节点数量及其位置,并使用公式 sqrt((x1-x2)^2 +(y1-y2)^2) 来估计距离。 b) 设置粒子群优化(PSO)参数,包括最大迭代次数以及初始种群/粒子的分配。 c) 定义适应度函数作为成本的距离,目标是使该距离最小化。 d) 输出结果:以箭头形式展示路由路径,并将起始节点标记为绿色。
  • TSPMATLAB GUI遗传【附带Matlab 1333】.zip
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB图形用户界面(GUI)和遗传算法来求解经典旅行商问题的解决方案,内含完整的MATLAB源代码。适合研究与学习用途。 代码运行的效果图可以在提供的压缩包中查看。