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TSPLIB数据库（用于旅行商问题）

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简介：
TSPLIB数据库是专门针对旅行商问题(TSP)设计的一个标准测试库，包含了各种规模和类型的TSP及相关问题实例，为算法研究提供数据支持。 TSP问题（旅行商问题）的数据库TSPLIB包含了各种规模和类型的测试实例，用于研究和解决这一经典的组合优化问题。这些数据集为研究人员提供了一个评估算法性能的标准平台。

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  • TSPLIB数据库（用于旅行商问题）
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    TSPLIB数据库是专门针对旅行商问题(TSP)设计的一个标准测试库，包含了各种规模和类型的TSP及相关问题实例，为算法研究提供数据支持。 TSP问题（旅行商问题）的数据库TSPLIB包含了各种规模和类型的测试实例，用于研究和解决这一经典的组合优化问题。这些数据集为研究人员提供了一个评估算法性能的标准平台。
     
  • 【旅行商问题】常见数据集
    优质
    本资料汇集了多种旅行商问题的经典数据集，旨在为研究与算法测试提供参考。涵盖不同规模和复杂度的实例，适用于学术探究及实践应用。 旅行商问题常用的数据集包括多种规模的实例数据，这些数据集被广泛用于算法设计与性能评估。研究者们通常会使用标准测试用例来比较不同方法的有效性和效率。在处理这些问题时，选择合适的数据集对于理解复杂性以及验证理论结果至关重要。
     
  • ATT48数据在旅行商问题中的应用
    优质
    本文探讨了ATT48数据集在解决旅行商问题(TSP)中的具体应用，分析其算法实现及优化策略，为物流规划等领域提供理论支持与实践参考。 att48数据包含了48个城市的坐标信息，主要用于解决旅行商问题。
     
  • 旅行商问题与旅行售货员问题
    优质
    《旅行商问题与旅行售货员问题》探讨了寻找最短路径以访问一系列城市并返回起点的经典算法挑战。此书深入分析这些问题及其变体，并介绍了解决方案和应用实例，适合对运筹学、计算机科学感兴趣的读者阅读。 关于旅行商问题（TSP）、旅行售货员问题以及货郎担问题的相关文章均为PDF格式，并且主要来源于中国期刊网的付费下载资源。这些资料在一般渠道较难获取到。
     
  • TSP数据集在旅行商问题中的应用
    优质
    本研究探讨了TSP数据集在解决旅行商问题（TSP）中的应用，分析不同算法在此数据集上的表现，并提出优化方案。 旅行商问题的TSP数据集包含了各种规模的城市集合及其之间的距离矩阵，用于测试求解最短Hamilton回路算法的有效性与效率。这些数据集通常包括不同数量节点的情况，从几十个到几千甚至更多不等，以便研究者能够全面评估其设计的解决方案在面对不同类型实例时的表现。
     
  • 旅行商问题(TSP)
    优质
    旅行商问题是计算科学中的经典难题之一，涉及寻找访问一系列城市一次且仅一次后返回出发城市的最短路径。 本段落主要介绍了几种解决旅行商问题（TSP问题）的方法：穷举策略、自顶向下的算法包括深度优先搜索算法与回溯法以及广度优先搜索算法与分支限界算法，还有自底向上的动态规划方法；启发式策略中则涵盖了贪心算法和蚁群算法。
     
  • TSP旅行商问题.zip
    优质
    TSP旅行商问题包含了一个经典的组合优化问题解决方案代码。该问题寻求找到访问一系列城市一次并返回出发城市的最短路径，广泛应用于物流、电路设计等领域。这段代码提供了求解此问题的有效算法实现。 多数据集计算结合多种优化手段，在小数据集上可以达到99%的正确率。
     
  • 使用CPLEX解决旅行商问题
    优质
    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。