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Lingo程序用于解决旅行商问题。

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简介：
旅行商问题，通常简称为TSP问题（Traveling Salesman Problem），在数学领域内被广泛认可为一项备受瞩目的经典难题。该问题描述的是，存在一位旅行商人需要前往若干个城市进行拜访，他必须精心规划行程路线，确保每个城市都只被访问一次，并且最终必须回到最初的出发地。解决这一问题的核心目标在于找到一条能够使总行程距离最短的路线。

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  • 旅行商问题的Lingo程序设计
    优质
    《旅行商问题的Lingo程序设计》一书聚焦于利用Lingo软件解决复杂的旅行商(TSP)问题，提供详细的编程实例和优化策略，适合运筹学及计算机科学爱好者学习参考。 旅行商问题（TSP）是数学领域中的一个著名难题。假设一位旅行推销员需要访问n个城市，并且每个城市只能拜访一次，在完成所有城市的访问后返回起点城市。该问题的目标是在所有的可能路径中找到总路程最短的一条路径。
     
  • 使用CPLEX解决旅行商问题
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    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
     
  • 使用MATLAB解决旅行商问题
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    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。
     
  • TSP_Lingo_旅行商问题_Lingo路径_tsp lingo
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    本资源介绍如何使用Lingo软件解决经典的旅行商问题(TSP)，提供详细步骤和代码示例来优化路线规划，帮助用户掌握利用Lingo求解路径问题的方法。 TSP问题即旅行商问题，描述的是一个商人从一个城市出发，经过所有其他城市一次且仅一次后返回起点城市的路径选择问题，目的是使总路程最短。本程序使用LINGO软件编写，只需调整城市的数量以及距离矩阵即可完成相应计算。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的遗传算法解决多旅行商问题程序
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    本简介提供了一个利用MATLAB开发的遗传算法工具箱，专门用于求解多旅行商问题。该程序通过模拟自然选择和遗传机制优化路径规划，有效提高了物流配送、电路板布线等实际应用中的效率与灵活性。 遗传算法可以用于解决五种多旅行商问题（mtsp）。这些问题包括从不同起点出发并返回原点的情况（固定旅行商数量），以及根据计算结果可变的旅行商数量情况下的同样起点往返问题。此外，还有从同一地点开始但不回到该起始点的情形也被涵盖在内。
     
  • 利用遗传算法解决旅行商问题
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    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
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    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。
     
  • MATLAB TSP问题代码-解决经典优化问题旅行商问题的程序
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    本段代码提供了解决经典TSP（旅行商问题）的有效方法，利用MATLAB编程实现路径优化，适用于研究和教学中探索最小成本路径。 旅行商问题（TSP）是一个经典的数学编程算法示例，用于解决运输路线优化的问题。这类问题可以归类为“分配问题”，它是更广泛意义上的运输问题的一个特殊情况：出发地的数量等于目的地数量，并且每个地点的供应量和需求量都是1个单位。 在处理这种类型的分配问题时，目标通常是通过合理配置资源来最小化成本。为此，我们将比较两种方法：一种是Dantzig、Fulkerson和Johnson提出的消除约束（DFJ）算法；另一种则允许创建子游览路径而不受限制，从而形成更灵活的解决方案策略。 接下来的任务包括优化、清理以及重构现有的Matlab代码，并将这些工作扩展到Python语言中。同时，还需要开发一个命令行界面（CLI），以便用户能够更加方便地进行交互和使用程序功能。
     
  • 解决加权TSP问题（带权旅行商问题）
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    简介：本文探讨了加权TSP问题，即寻找遍历所有给定城市一次且仅一次并返回出发城市的最短路径。通过分析不同权重下的最优解策略，提出了一种高效的求解方法。 暴力破解是一种通过尝试所有可能的组合来解决问题的方法，在密码学等领域应用广泛。然而这种方法效率低下且不适用于大规模问题求解。 动态规划算法则利用了子问题之间的联系，将大问题分解为小问题逐一解决，并存储已计算的结果以避免重复工作。它特别适合于优化类的问题和具有重叠子结构的场景中使用。 贪心算法是一种在每一步选择当前状态下最优的选择策略来解决问题的方法，适用于可以局部最优解推导出全局最优解的情况。但是并非所有问题都可以用贪心法求得最优化结果。 这三种方法各有利弊：暴力破解简单粗暴但效率低下；动态规划复杂度较高却能有效解决大规模的问题；而贪心算法则在特定条件下能够快速得到局部的或整体的最佳解决方案，但在某些情况下可能无法保证全局最优。