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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

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  • 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
     
  • 基于变邻域搜索的旅行商问题求解方法.zip
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    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
     
  • 基于MATLAB的大邻域搜索算法解决VRPTW问题
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    本研究利用MATLAB开发大邻域搜索算法，有效解决了带时间窗口车辆路径规划（VRPTW）问题，优化了物流配送效率和路线规划。 使用大邻域搜索算法来解决带有时间窗的路径优化问题。
     
  • 基于大规模领域的算法解决旅行商问题（MATLAB）
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    本研究运用MATLAB开发了一种针对大规模领域有效求解旅行商问题的新算法，旨在提高计算效率和优化路径规划。 采用大规模领域搜索算法求解旅行商问题。
     
  • 【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
    优质
    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。
     
  • 用变邻域搜索算法解决TSP问题（附C++代码）
    优质
    本文章介绍利用变邻域搜索算法解决旅行商问题(TSP)的方法，并提供详细的C++实现代码。适用于研究和学习优化算法的应用。 变邻域搜索求解TSP问题的C++代码是很好的学习资源，适合初学者学习启发式算法，且代码包含详尽注释。
     
  • 基于MATLAB的变邻域搜索算法-STYRENE黑盒优化问题
    优质
    本研究运用MATLAB开发了针对STYRENE问题的变邻域搜索算法，旨在探索复杂工业过程中的黑盒优化策略，提高模型求解效率与精度。 变邻域搜索算法的MATLAB代码用于解决STYRENE问题，这是一个无导数优化领域的基准案例。该问题模拟苯乙烯生产过程中的情况，并被视为一个没有衍生信息的黑盒模型。其目标是最大化净现值，同时遵守多个工艺和经济约束条件。 此代码最初是由标准C++编写而成，在目录中提供两个版本：一个是代表“真实”黑匣子用于优化；另一个则是静态代理，即真实问题的一个便宜但不太准确的近似解法，常用来辅助实际问题中的优化算法。该问题涉及8个范围在[0;100]内的可调变量和总计11条约束条件（分为两组：4项不可放松且无法量化的以及7项可以调整并量化衡量的）。 黑匣子执行后会输出包含目标函数值在内的总共12个结果。如果这前十一项均小于或等于零，那么这个解就是可行的。此外还提供了两个起始点以供测试：一个为可行状态；另一个则不可行。 解决方案中包括了用于解决真实问题和替代方案版本的Makefile。要进行编译，请进入相应的目录并输入make命令，这将生成blackbox/truth/truth.exe 和 blackbox/surrogate 可执行文件。
     
  • 利用和声搜索算法求解旅行商问题
    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。
     
  • 基于自适应动态邻域的布谷鸟混合算法解决旅行商问题（附Matlab代码）.zip
    优质
    本资源提供了一种新颖的基于自适应动态邻域策略和布谷鸟搜索算法相结合的方法来有效求解旅行商问题，并附带详细的MATLAB实现代码。 版本：matlab2019a 领域：路径规划-TSP问题 内容：基于自适应动态邻域布谷鸟混合算法求解旅行商问题，包含Matlab源码.zip 适合人群：本科、硕士等教研学习使用