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TSP问题的城市数据与最优解

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简介：
本研究探讨了旅行商问题(TSP)中城市的数据集及其求解方法，旨在寻找最短可能路径以连接所有给定城市并返回起点。通过分析不同算法在解决TSP中的应用效果，优化配送、物流规划等领域效率。 TSP（旅行商）问题的测试数据及最优解对于评估算法的优劣及效率至关重要。研究TSP问题时必不可少的是拥有这些测试数据。

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  • TSP问题的城市数据与最优解
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    本研究探讨了旅行商问题(TSP)中城市的数据集及其求解方法，旨在寻找最短可能路径以连接所有给定城市并返回起点。通过分析不同算法在解决TSP中的应用效果，优化配送、物流规划等领域效率。 TSP（旅行商）问题的测试数据及最优解对于评估算法的优劣及效率至关重要。研究TSP问题时必不可少的是拥有这些测试数据。
     
  • 31个城市TSP问题的求解
    优质
    本文探讨了针对31个城市的旅行商问题(TSP)的有效解决方案，通过分析不同算法的应用与优化，旨在寻找最优或近似最优路径。 关于31个城市货担郎问题的求解方法，我使用了Matlab编写了一个程序，并经过本人测试确认可用。
     
  • TSP问题的测试数据及最优解（包含百余组数据）
    优质
    本资料集提供了针对旅行商问题(TSP)的一系列测试案例及其理论上的最佳解决方案，涵盖超过一百组的数据集合。 对于编写的TSP问题优化算法，随机产生的数据的最优解是未知的。这里提供了100多组TSP问题测试数据，并且每组都附有对应的最优结果。
     
  • TSP旅行商问题 C++求解（145个城市）
    优质
    本项目采用C++语言解决经典的TSP(旅行商)问题，涉及优化路径以连接145个不同城市，旨在寻找最短可能路线。 解决包含145个城市的旅行商问题的一种方法是使用遗传算法。
     
  • 【TSP问题】利用蚁群算法解决31个城市TSP问题的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于蚁群算法求解旅行商（TSP）问题的MATLAB实现代码，特别针对包含31个城市的复杂案例。通过模拟蚂蚁寻找路径的行为，该算法有效探索最优路线，适用于物流规划、电路板设计等领域研究和应用。 基于蚁群算法求解31个城市TSP问题的Matlab源码
     
  • 利用蚁群算法求解城市遍历最短路径的TSP问题-ant.rar
    优质
    本资源提供了一种基于蚁群算法解决旅行商（TSP）问题的方法，特别针对城市间遍历最短路径进行优化。通过模拟蚂蚁寻找食物的过程，算法能够高效地搜索出连接多个城市的最小回路。适用于研究和学习中寻求改进路线规划策略的人员。 这段内容提供了一个使用蚁群算法解决城市遍历最短路径问题（TSP）的完整解决方案。文件名为ant.rar，其中包含了解决该问题所需的函数及一个由作者自己编写的testant.m程序，此程序经过调试可以正常运行，并对初学者有一定的帮助作用。只需执行testant.m程序即可获取试验结果。
     
  • 基于改进SA算法求解30城市TSP问题
    优质
    本研究采用改进后的模拟退火算法解决包含30个城市的旅行商问题(TSP)，旨在优化路径规划，减少计算复杂度，提高求解效率和精确性。 通过改进SA算法并添加记忆保存功能，可以减少迭代次数，从而加快寻优过程。
     
  • 基于遗传算法解决31个城市TSP问题
    优质
    本研究运用遗传算法有效解决了涉及31个城市的旅行商问题(TSP)，优化了路径规划，提高了求解效率。 使用遗传算法解决包含31个城市的旅行商问题（TSP），代码内含有详细注释及数据集，可以直接运行。编程语言为Python。
     
  • 五个城市的旅行商问题(TSP)规划
    优质
    本项目探讨了在五个不同城市中解决旅行商问题（TSP）的有效算法和路径优化策略，旨在寻求最短可能路线。 实现的功能较为有限，所有的参数都已经明确规定好，只是通过遗传算法进行选择、复制、交叉和变异操作，最终得到的是一个近似的解。
     
  • 基于GA和PSO算法解决10个城市TSP问题
    优质
    本研究采用遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）相结合的方法，有效解决了包含十个城市的旅行商问题(TSP)，展示了该混合方法在路径优化中的高效性和优越性。 使用GA（遗传算法）和PSO（粒子群优化）算法来求解包含10个城市的旅行商问题。