Advertisement

旅行商问题被声搜索算法所解决。

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


简介:
这段代码在Visual Studio 2010环境下成功编译,并且运行方式非常简单:只需直接将随附的包含51个城市的数据信息复制到控制台,就能立即获得运行结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 利用和
    优质
    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。
  • 利用禁忌(TSP)
    优质
    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。
  • 基于MATLAB的大规模邻域.zip
    优质
    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
  • TSP-和谐:运用和谐
    优质
    TSP-和谐搜索文章介绍了一种基于和谐算法的新方法来解决经典的旅行商问题。该研究结合了优化理论与应用实践,旨在提高求解效率和精确度。 给个星星!如果您喜欢或正在使用该项目来学习或开始您的解决方案,请给它加星号。谢谢! 安装npm: ``` npm install -g gulp npm install 语义用户界面 --save-dev ```
  • 利用A*
    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。
  • 禁忌在TSP中的应用
    优质
    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。
  • 利用遗传
    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
    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。
  • 基于变邻域.zip
    优质
    本研究提出了一种基于变邻域搜索算法解决经典旅行商问题的方法,旨在优化路径长度,提高算法效率与求解质量。 matlab编程变邻域搜索算法求解旅行商问题.zip