求问TSP问题的多种算法解决 [问题点数:20分,结帖人u014471557]

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TSP问题研究
这里分享一个我看的比较好的关于旅行售货商问题的一个具体论文 写的非常好 我深有启发 分享出来供大家参考借鉴
TSP-数据集
TSP的146个数据集,10个点的到18000个点的都有。有些格式不一样,里面有部分是整理过的,格式统一的数据。
【模拟退火】解决【TSP】问题
TSP问题求解     n个城市之间有一定距离,现在让选择一个城市出发,然后到达所有的城市,最后回到原点每个城市只到达一次,求出一条路径并且求出最短的距离    TSP问题是一个NP问题,但是可以求近似解,通过模拟退火<em>算法</em>实现, 源:https://blog.csdn.net/acdreamers/article/category/1160225/4   #include &amp;lt;ios...
算法设计TSP问题的四种算法实现
<em>算法</em>设计中的TSP问题的蛮力法、动态规划法、贪心法及回溯法。
TSP问题,Lingo程序实例
关于一个售货员从10个城市里某一个城市出发,选择一条最短路线,将所有的城市都路过,再回到出发城市的一个问题。
遗传算法求解TSP问题的总结
一、遗传<em>算法</em>:Genetic Algorithmn优化求解问题的一种方法,模拟生物进化过程,所以称遗传<em>算法</em>。n遗传<em>算法</em>的内容:n1)、编码n2)、适应度函数n3)、遗传进化nnn      1.编码nnn遗传<em>算法</em>不能直接处理问题空间的参数,必须把它们转换成遗传空间的由基因按一定结构组成的染色体或个体。这一转换操作就叫做编码,也可以称作(问题的)表示。nnn评估编码策略常
TSP_旅行商问题 - 遗传算法(四)
本文修改日志:2017.01.22:整理并发布第一版博文;2018.05.01:修改源代码170行(添加float),double RateVariation = float(rand()%100)/100; 一、前言    【旅行商问题】旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)是一个经典的组合优化问题。经典的TSP可以描述为:一个商品推销员要去若干个城市推销商品,该...
智能优化算法求解TSP问题--遗传算法
TSP问题基本概念TSP问题即旅行商问题(TravelingSalesperson Problem)。该问题给定n个城市和两两城市之间的距离,要求确定一条经过各城市当且仅当一次的最短路线。其图论描述为:给定图G=(V, A),其中V为顶点集,A为各顶点相互连接组成的边集,已知各顶点间的连接距离,要求确定一条长度最短的Hamilton回路,即遍历所有顶点当且仅当一次的最短回路。遗传<em>算法</em>的基本原理遗传...
遗传算法解决TSP问题(C++)
很早做了综合实训,题目是用 遗传<em>算法</em><em>解决</em>TSP问题。 n今天写篇博客,一方面作为分享,另一方面作为知识回顾~nn为什么采用遗传<em>算法</em><em>解决</em>问题呢?因为相比于其他普通<em>算法</em>,遗传<em>算法</em>有很大的优势,它摆脱了传统<em>算法</em>对问题参数的依赖,如连续、可导、可微等限制,只需对参数的编码进行操作,减少了求解问题的复杂性,同时它是一种全局搜索<em>算法</em>避免了陷入局部最优解。 n本文章程序中,是求其TSP(38个城市)的近似解;去...
免疫算法求解TSP问题
免疫<em>算法</em>求TSP问题
基于模拟退火算法的TSP问题matlab实现
本ZIP文件包含模拟退火<em>算法</em>的matlab实现,code简单易懂且准确凸显<em>算法</em>精髓。其次,还将模拟退火<em>算法</em>用于TSP问题的求解之中,取得了不错的结果。
蚁群算法解决TSP问题
一、论述n1、<em>算法</em>来源n蚁群<em>算法</em>的基本原理来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理,根据昆虫学家的观察,发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达,但它可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径,并且能在环境发生变化(如原有路径上有了障碍物)后,自适应地搜索新的最佳路径。n2、单个蚂蚁寻找路径n正反馈:n单个的蚂蚁为了避免自己迷路,它在爬行时,同时也会释放一种特殊的分泌物——信息素(Phero
基于matlab粒子群算法解决旅行商(TSP)问题代码
本资源用matlab实现了粒子群<em>算法</em>,并<em>解决</em>了旅行商问题。其中给出了TSP问题最优解的路径图以及收敛次数等信息。
各种优化算法解决TSP问题的matlab源代码
里面有许多<em>解决</em><em>tsp问题</em>的方法源代码,比如蚁群<em>算法</em>、神经网络、遗传<em>算法</em>、模拟退火<em>算法</em>等等
贪心算法解决tsp问题
贪心<em>算法</em>(又称贪婪<em>算法</em>)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的是在某种意义上的局部最优解。n 所以不能保证最后结果是最优的,只能保证是比较优秀的,但是贪心<em>算法</em>的效率高.nntsp 问题, 旅行商问题,即TSP问题(Travelling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。假设
pso算法求解TSP问题
很好的一个学习pso求解TSP问题的代码,分享一下
遗传算法解决TSP问题(c++实现)
遗传<em>算法</em>遗传<em>算法</em>简介  遗传<em>算法</em>(Genetic Algorithms,简称 GA)是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的搜索(寻优)<em>算法</em>,它是模拟自然界中的生命进化机制,在人工系统中实现特定目标的优化。遗传<em>算法</em>的实质是通过群体搜索技术,根据适者生存的原则逐代进化,最终得到最优解或准最优解。它必须做以下操作:初始群体的产生、求每一个体的适应度、根据适者生存的原则选择优良个体、被选出的优良个体两两配对
TSP问题的python代码
TSP问题的python代码
TSP旅行商问题各种算法实现
 C++版本nn遗传<em>算法</em>、模拟退火、蚁群<em>算法</em>、Hopfield神经网络、禁忌搜索,部分思路参考网络或者Paper。nnn//遗传<em>算法</em><em>解决</em>TSP问题,35sn# include &amp;lt;bits/stdc++.h&amp;gt;nusing namespace std;ntypedef long long LL;nconst int times = 3000;//遗传代数nconst int chrom =...
贪心算法解决TSP问题
用贪心<em>算法</em>写的程序,求解旅行商问题,不错。
贪婪算法求解TSP问题:
贪婪<em>算法</em>求解TSP问题:贪婪<em>算法</em>(greedy algorithm)n 贪心法,又称贪心<em>算法</em>、贪婪<em>算法</em>、或称贪婪法,是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的<em>算法</em>。 n 贪心<em>算法</em>在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说,问题能够分解成子问题来<em>解决</em>,子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。 nT
遗传算法求解TSP问题(Java实现)
使用遗传<em>算法</em>(GA)求解旅行商问题(TSP),此TSP问题来自于tsplib(http://comopt.ifi.uni-heidelberg.de/software/TSPLIB95/)上的数据att48,这是一个对称TSP问题,城市规模为48,其最优值为10628,最优路径为:1 8 38 31 44 18 7 28 6 37 19 27 17 43 30 36 46 33 20 47 21 32 39 48 5 42 24 10 45 35 4 26 2 29 34 41 16 22 3 23 14 25 13 11 12 15 40 9。代码修改自http://blog.csdn.net/wangqiuyun/article/details/12838903
用贪心法解决TSP问题
实验一 用贪心<em>算法</em><em>解决</em>TSP问题1.实验内容TSP问题:有一个售货员要到n个城市去销售他的产品,n个城市每两个城市之间有一条路径,要求这个售货员遍历n个城市后回到原城市的最小路径。请用贪心<em>算法</em><em>解决</em>这个问题。2.实验设计分析2.1 实验设计思路    首先选择第一个城市作为出发点,从当前节点出发遍历所有能达到的下一节点后,选择距离最近的点作为下一节点,然后把当前节点标记为已走过,下一节点作为当前节点...
三种解决TSP问题的近似算法的实现
最近邻策略(NearestNeighbor)<em>解决</em>TSP问题的<em>算法</em>实现——是基于贪心思想; 最短链路策略(ShortestLinkedHeuristic)<em>解决</em>TSP问题的<em>算法</em>实现——也是基于贪心<em>算法</em>,但与上述实现细节有所不同; 最短插入启发式策略(NearestInsertion)<em>解决</em>TSP问题的<em>算法</em>实现——插入启发式策略基本思想是对由|V|个城市的某m个城市所构成的回路,陆续地选择一个未在回路中的城市,然后插入到该回路,使得引起的权和的改变量最小。重复上述过程,直到所有的城市被插入。根据选择待插入城市的不同,插入启发式策略包括最近点插入、最远点插入以及随机插入法。
PSO解决TSP问题(粒子群算法解决旅行商问题)--python实现
首先感谢这位github上的Marcos Castro de Souza大神nn本文利用代码链接如下:https://github.com/marcoscastro/tsp_pso,此代码使用python实现,我用于此实例的代码稍作修改。nn欢迎私戳关注这位大神!nn有问题欢迎私戳我-&gt;给我写信nn首先来看一下什么是TSP:nnwiki解释nnnnThetravelling salesm...
基于蚁群算法求解tsp问题的c++源代码
是关于蚁群<em>算法</em>中在<em>tsp问题</em>中的应用。代码可运行,可读性很好,欢迎大家下载!
模拟退火算法求解TSP问题
模拟退火<em>算法</em>简介: n 模拟退火<em>算法</em>在处理全局优化、离散变量优化等困难问题中,具有传统优化<em>算法</em>无可比拟的优势。模拟退火<em>算法</em>的思想最早由Metorpolis等提出的。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般的组合优化问题之间的相似性。模拟退火法是一种通用的优化<em>算法</em>,其物理退火过程由以下三部分组成:nn1)加温过程:其目的是增强粒子的热运动,使其偏离平衡位置。当温度足够高时,固体将熔为液体,...
粒子群算法求解TSP问题
本程序基于粒子群<em>算法</em>,采用遗传<em>算法</em>进行优化,并用C#j进行·编码,对旅行商问题进行了求解。
基于排序组合差分进化算法的TSP问题优化的matlab源程序
采用排序组合差分方法<em>解决</em>排列组合问题,构造了随机城市的TSP问题,供初学者学习使用
MATLAB粒子群算法(PSO)解决TSP51个城市问题并与GA进行对比
本科毕业论文的程序,Matlab编写,有51个城市,城市地址可改,城市的数量也可改!!并且和GA的结果进行对比!!
遗传算法求解TSP问题 MATLAB代码
遗传<em>算法</em>求解TSP(旅行商)问题 MATLAB代码
分支限界解决tsp问题
利用分支限 界<em>解决</em><em>tsp问题</em>源代码, 适合新手,注释所占比例较大。
【原】总(tu)结(cao)粒子群算法(PSO)解决旅行商问题(TSP)
粒子群<em>算法</em>(PSO)是一套比较经典的<em>算法</em>, 旅行商问题(TSP)同样是一个经典的问题。如果想用PSO去<em>解决</em>TSP问题的话,那么应该如何去<em>解决</em>呢?nn于是就有查资料,找到PSO<em>解决</em>TSP问题论文一文。nn初看之下一阵欣喜,因为我发现,如果按照论文中的方法能够成功的话,那么包括布谷鸟,萤火虫都可以通过类似的办法进行有意义的尝试。nn按照论文的思路,我撰写了如下代码nnnn% main.mn% 调用nc...
粒子群算法解决TSP问题
粒子群<em>算法</em><em>解决</em>旅行商问题,c++实现,完整源代码,可直接运行
MATLAB禁忌搜索算法求解TSP问题
通过禁忌搜索<em>算法</em>求解经典的TSP问题(MATLAB源代码),TSP问题为假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
实验10 禁忌搜索算法求解tsp问题
传送门(所有的实验都使用python实现)nn实验1 BP神经网络实验nn实验2 som网实验nn实验3 hopfield实现八皇后问题nn实验4 模糊搜索<em>算法</em>预测薄冰厚度nn实验5 遗传<em>算法</em>求解<em>tsp问题</em>nn实验6 蚁群<em>算法</em>求解<em>tsp问题</em>nn实验7 粒子群优化<em>算法</em>求解<em>tsp问题</em>nn实验8 分布估计<em>算法</em>求解背包问题nn实验9 模拟退火<em>算法</em>求解背包问题nn实验10 禁忌搜索<em>算法</em>求解<em>tsp问题</em>nn n...
TSP问题的禁忌搜索解法MATLAB程序
程序采用智能优化方法的禁忌搜索<em>算法</em><em>解决</em>中国31省会城市的TSP问题,内含MATLAB源程序
利用遗传算法求解TSP问题
目录nn一、问题描述nn二、<em>算法</em>描述nn三、求解说明nn四、参考资料nn五、源代码nn一、问题描述nn旅行商问题是图论中的一个著名问题。nn假设有一个旅行商人要拜访N个城市,要求他从一个城市出发,每个城市最多拜访一次,最后要回到出发的城市,保证所选择的路径长度最短。nn二、<em>算法</em>描述nn(一)<em>算法</em>简介nn遗传<em>算法</em>(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进...
实验7 粒子群优化算法求解tsp问题
传送门(所有的实验都使用python实现)nn实验1 BP神经网络实验nn实验2 som网实验nn实验3 hopfield实现八皇后问题nn实验4 模糊搜索<em>算法</em>预测薄冰厚度nn实验5 遗传<em>算法</em>求解<em>tsp问题</em>nn实验6 蚁群<em>算法</em>求解<em>tsp问题</em>nn实验7 粒子群优化<em>算法</em>求解<em>tsp问题</em>nn实验8 分布估计<em>算法</em>求解背包问题nn实验9 模拟退火<em>算法</em>求解背包问题nn实验10 禁忌搜索<em>算法</em>求解<em>tsp问题</em>nn n...
模拟退火算法+局部搜索算法求解TSP问题(C++实现)
实验报告――模拟退火<em>算法</em>求解TSP问题n项目源码:传送门n摘要:n​ 利用模拟退火<em>算法</em><em>解决</em>TSP问题,TSP问题的规模大小为131个城市。实验中采用<em>多种</em>邻域操作的局部搜索local search策略尝试<em>解决</em>相同规模的TSP问题,并与相同局部搜索的模拟退火<em>算法</em>进行对比。<em>算法</em>结果能找出距离TSP最优解5%到10%误差的解,这比局部搜索得出的最优解要好。通过该实验得出结论,局部搜索容易陷入...
旅行商问题(TSP)三种解决算法 基于C++的编程
旅行商问题是一个经典的问题,此代码用三种方法(枚举法,回溯法,贪心法),并可以对这三种方法进行比较
仿生算法求解TSP最短路径问题(Matlab实现)
说到最短路径的求解,我们想到的往往是Dijkstra<em>算法</em>、Floyd<em>算法</em>、SPFA<em>算法</em>,这些<em>算法</em>都非常的经典,这些<em>算法</em>往往保证了路径最短,但是走过的路径可能构不成一个环,也就是说上述<em>算法</em>在修路,修桥这些方面能够很好地被应用,因为用到的材料会保证最少,但如果你是计划着出去旅游,准备着将N个旅游景点都走完,并保证每个景点只去一次,最后正好还回到你家的话(例如TSP问题),今天我们要学习的这种仿生<em>算法</em>就...
利用模拟退火算法求解TSP问题(C++实现)
/* 利用模拟退火<em>算法</em>求解<em>tsp问题</em> */n#include"iostream"n#include"ctime"n#include"cstdio"n#include"cstdlib"n#include"cmath"n#define MAX 10000n#define INF 10000000 n#define E 0.000000001 // 迭代误差 n#define L 20000 /
蚁群算法解决tsp问题
控制蚁群<em>算法</em>走向的关键是信息素,信息素类似遗传<em>算法</em>的适应性函数,类似退火<em>算法</em>的评价函数,影响着其中一只蚂蚁的下一步的选择。n蚂蚁:类似遗传<em>算法</em>的染色体,就是一条解,在<em>tsp问题</em>中蚂蚁的路径就是tsp的解。n信息素:评价函数,与路径成反比n蚂蚁数量:一次迭代有多少只蚂蚁在跑(注意不是一起跑,而是先后放上一只蚂蚁)n迭代次数T:所有蚂蚁跑完视为一次迭代周期。nnn程序流程:n1,随机生
TSP问题求解方法
原文一名旅行商准备前往若干个城市推销他的产品,他想要从驻地出发,经过每个城市恰好一次,最后返回驻地,求满足条件的最短路径。这便是旅行商问题。旅行商问题是一个NP问题,至今尚未有准确的解法,现有的<em>算法</em>只能尽可能减小误差。目前最优的<em>算法</em>能在误差1%范围内估计上百万个城市的问题。改良圈<em>算法</em>改良圈<em>算法</em>的思想是首先求出一个哈密顿圈C,然后通过适当地修改哈密顿圈得到具有较小权值的另一个哈密顿圈。设初始圈C=v1
遗传算法解决tsp问题
本文主要介绍遗传<em>算法</em>的一些基本思想,主要是代码思想方面的,并不用于考试....在我的资源中可以找到一份课件(并不是我们学校的,是老师给的,我们貌似并不开这门课)n另外会在下一篇附上用遗传<em>算法</em><em>解决</em><em>tsp问题</em>的代码。n遗传<em>算法</em>的思想其实和生物学有密切的联系(话说我高中选的是生物,已经忘光了哈),遗传<em>算法</em>相比与动态规划,贪心之类的<em>算法</em>,区别主要在于,贪心之类的一开始给出一种计算方式,而我们从已知条件
python 利用爬山法和迪杰斯特拉算法求解TSP最短路径
爬山法和模拟退火<em>算法</em>通常用来求解TSP的最短路径问题。爬山法的一个最大的缺点就是,它只能获取一个局部最优的解,但是无法获取一个全局最优的解。而模拟退火<em>算法</em>,它以一定的概率接受较差的解,因此,可以在一定程度上避免局部最优的问题。而迪杰斯特拉<em>算法</em>虽然能够得到最短路径,但是由于需要大量的计算,比较消耗性能,因此,实际应用中并不多。关于爬山法和模拟退火<em>算法</em>的介绍,百度上不是很清楚,其他的一些资料上也介绍的
动态规划解TSP问题(状态压缩dp)
动态规划解TSP问题(状态压缩dp)TSP问题简述  给定图上若干个点,以及他们之间的距离,求一条距离和最小的回路,使得该回路正好经过每个点一次。TSP也叫旅行商问题、货郎担问题。。。状态转移方程  用 V’ 表示一个点的集合,假设从顶点 s 出发, d ( i , V’ ) 表示当前到达顶点 i,经过 V’ 集合中所有顶点一次的最小花费。1.当 V’ 为仅包含起点的集合,也就是:d ( s , {
动态规划法解旅行商问题(TSP)问题的java实现
动态规划法解旅行商问题(TSP)问题的java实现
TSP问题(状压DP求解)
TSP问题即最短旅行商问题,在给定的带权无向图中求得一条最短的哈密顿路.这个问题我们在离散数学课上有讲过,是NPhard但是数据范围较小的时候我们还是可以通过一些<em>算法</em>求得近似解.白书上介绍了一种很经典的状压dp求解方法. rndp[s][v],s表示一个点的集合,这个集合可以是DAG中所有点的子集,这里我们用s来代表所有已经到过的点,用dp[s][v](v∈s)代表从v点出发经过除s以外的所有点后
遗传算法解决TSP问题MATLAB实现(详细)
问题定义:巡回旅行商问题n给定一组n个城市和俩俩之间的直达距离,寻找一条闭合的旅程,使得每个城市刚好经过一次且总的旅行距离最短。nTSP问题也称为货郎担问题,是一个古老的问题。最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅行的问题。1948年,由美国兰德公司推动,TSP成为近代组合优化领域的典型难题。nTSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。 近年来,有很多<em>解决</em>该问题的较为有效...
使用python解决TSP(旅行商问题)
这段时间,因为要交一篇关于旅行商问题的作业,所以在github上搜索了一下,觉得用python<em>解决</em>比较方便,所以给大家简单的介绍一下如何使用所给的代码:n用python实现的TSP源码:      GitHub链接:https://github.com/eldrtimo/python-salesman    百度云盘链接:n这段代码使用python3实现的,可以再windows的dos环境下运
GA算法解决TSP问题(超完整版)(matlab)
压缩包包括GA<em>算法</em><em>解决</em>TSP的全部程序,非常简单好用,比其他上传的<em>算法</em>要简单好用的多,是用matlab写的。 包含全部的城市测试数据和TSPLIB提供的最优路径。 还包括一个TSP阅读器
用动态规划解决TSP问题
include"stdio.h"n#include"stdlib.h"n#define MIN(a,b) (a<<
多种方法解决
好的我知道了可能等下会有二维码嗯嗯没错。解压得到一个exe文件,但是打不开notepad++打开可以发现这是一段base64而且可以转换成图片在线转换可以得到二维码如下在线扫描解码得KEY{dca57f966e4e4e31fd5b15417da63269}...
遗传算法(GA)解决旅行家问题(TSP) - Implemented By Java
问题引入n 旅行家问题(Travelling salesman problem,TSP)是这样一个问题:给定一系列城市以及每两个城市之间的距离,要求从某一点出发经过其余每一个点之后任回到该点,在保证每个点只能经过一次的情况下,求产生最短路径的城市序列。从图论的角度来看,该问题实质是在一个带权完全无向图中,找一个权值最小的哈密尔顿(Hamilton)回路。
TSP问题——ACO(蚁群算法)解法(附源代码)
TSP问题——ACO(蚁群<em>算法</em>)解法n1、蚁群<em>算法</em>简介n  蚁群<em>算法</em>(Ant Colony Optimization, ACO),又称蚂蚁<em>算法</em>,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型<em>算法</em>。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文“Ant system: optimization by a colony of cooperating agents”中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中...
基于动态规划的TSP问题求解源码
对基于动态规划的TSP问题的求解 ,这个源码很好的说明其中的求解过程,以及数据结构的设计问题
贪婪算法和最小路径算法解决TSP问题matlab源代码
本文用贪婪<em>算法</em>和最小路径<em>算法</em><em>解决</em>TSP问题,包含源代码,并且已经调试过了,可以使用
模拟退火算法详解(TSP问题)
模拟退火<em>算法</em>原理:    其目标是要找到函数的最大值,若初始化时,初始点的位置在A处,则会寻找到附近的局部最大值B点处,由于B点出是一个局部最大值点,故对于一般<em>算法</em>来讲,该<em>算法</em>无法跳出局部最大值点。    模拟退火<em>算法</em>(Simulated Annealing, SA)的思想借鉴于固体的退火原理,当固体的温度很高的时候,内能比较大,固体的内部粒子处于快速无序运动,当温度慢慢降低的过程中,固体的内能减...
模拟退火算法解决TSP问题MATLAB代码
这段代码使用了模拟退火的思想<em>解决</em>TSP问题。在这个仿真实验中<em>解决</em>了自定义的20个城市的TSP问题,在设定合适参数后每次的运行中都能得到一个比较理想的结果。 Main.m文件是程序入口。 Data_file.m文件设置自定义的城市数据。 Swapcities.m文件中包含随机交换两个城市的函数。 Plotcities.m文件中包含将城市数据在二维平面上表示的函数。 Distance.m文件中包含计算城市距离的函数,用来<em>解决</em>旅行商问题。 Simulatedannealing.m文件中包含模拟退火<em>算法</em>。这部分是程序的主体,我参考了许多讨论关于模拟退火<em>算法</em>方面的论文。
Python求解tsp问题(动态规划,简单易懂)
解题思路主要有两部分:nn      第一部分:i为当前节点(城市),S为还没有遍历的节点(城市集合),表示从第i个节点起,经历S集合中所有的点,到达终点的最短路径长度。因此有:nn     第二部分,回溯,找到最优的路径,需要将S集合一一对应一个数字(类似于编码,一般用二进制),不如,然后比如从节点i等于0开始,未经历集合为,而下一步最优的节点 j 等于2,那么,回溯时只用从向后推即可,例如,代...
旅行商问题(tsp) 三种解决算法
旅行商问题(tsp) 三种<em>解决</em><em>算法</em>,使用c++编写,可自行测试使用
回溯法——旅行商(TSP)问题
问题描述nn给定一个n顶点网络(有向或无向),找出一个包含n个顶点且具有最小耗费的换路。任何一个包含网络所有顶点的换路称为一个旅行。旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是要寻找一条耗费最少的旅行。 nnn 图1 四顶点网络nnn如图1是一个四顶点无向网络。这个网络的一些旅行:1,2,4,3,1;1,3,2,4,
蚁群算法求解TSP问题 C++
#include &amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;iostream&amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;n#include &amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;math.h&amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;n#include &amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;time.h&amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;nusing namespace std;nn//该程序是以蚁群系统为模型写的
贪心算法求解tsp(旅行商问题)
使用贪心<em>算法</em>求解<em>tsp问题</em>,使用vc实现,资源中包含有程序的文档,包含<em>tsp问题</em>说明、贪心<em>算法</em>分析和程序源码。
蚁群算法非对称TSP问题
自己使用C++编写的蚁群<em>算法</em>非对称TSP问题的程序,程序简单,实用
遗传算法求解TSP问题的MATLAB实现
以遗传<em>算法</em>求解旅行商问题 (TSP) 为例 , 提出一种改进的交叉和变异算子 , 深入讨论了各个遗传算子的程序实 现 , 并给出其算子的 MATLAB 程序编码 , 最后用 5 个城市的非对称 TSP 进行仿真分析 . 结果表明 , 改进的<em>算法</em>比传统 <em>算法</em>收敛速度更快 , 适应值更优 , 说明改进<em>算法</em>是有效的 , 证实 TSP 问题是遗传<em>算法</em>得以成功应用的典型例子
用A*算法解决TSP问题
用A*<em>算法</em><em>解决</em>TSP问题,用python语言实现。用了一个400节点的数据进行测试
基于MATLAB的模拟退火算法求解TSP问题
旅行商问题,即TSP问题(Travelling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。来自百度百科解释这里写链接内容 n先写上模拟退火<em>算法</em>主干:function [SA
C语言解决TSP问题
C语言<em>解决</em>TSP问题 #include #include #include #include #include #define PopSize 50 /*种群类DNA个数 */ #define MaxGens 200 /* 最大代数 */ #define N 10 /* 问题规模 */ #define PC 0.8 /* 交叉概率 */ #define PM 0.01 /* 突变概率 */ #define RAND_MAX 10 int city[N]; int begin_city=0; /*出发城市*/ double r[N][N]={ 0, 1, 4, 6, 8, 1, 3, 7, 2, 9, 1, 0, 7, 5, 3, 8, 3, 4, 2, 4, 4, 7, 0, 3, 8, 3, 7, 9, 1, 2, 6, 5, 3, 0, 3, 1, 5, 2, 9, 1, 8, 3, 8, 3, 0, 2, 3, 1, 4, 6, 1, 8, 3, 1, 2, 0, 3, 3, 9, 5, 3, 3, 7, 5, 3, 3, 0, 7, 5, 9, 7, 4, 9, 2, 1, 3, 7, 0, 1, 3, 2, 2, 1, 9, 4, 9, 5, 1, 0, 1, 9, 4, 2, 1, 6, 5, 9, 3, 1, 0 } ; int generation; /*当前代数 */ int CurBest; /*最优个体 */ struct GenoType
模拟退火算法解决TSP(旅行商)问题
模拟退火<em>算法</em><em>解决</em>TSP问题。并java代码实现
动态规划经典问题--TSP问题
Travelling Salesman Problemnn 旅行商问题,即TSP问题(Travelling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。nnn旅行商问题
A星算法解决TSP问题
TSP问题相信大部分人已经很熟悉了,就直接展示解法了n#includen#includen#include nusing namespace std;ndouble dis(int a[], int b[])n{n double x1 = a[0];n double y1 = a[1];n double x2 = b[0];
模拟退火算法解旅行商(TSP)问题
该帖子的代码主要转自[模拟退火<em>算法</em>]1 n该文对模拟退火<em>算法</em>作了较好的分析,不过该文中举例的TSP的代码有一些问题,我对此作了修正,并在文中最后做出解释。 n代码如下:#include n#include n#include n#include n#include n#include
神经网络(三) 用Hopfield 网络求解TSP问题
在Hopfield 神经网络中,根据旅行商问题,设计能量函数,以此求解TSP问题,在一定的节点个数的情况下,可以得到较优解。
使用蚁群算法(ACO)、遗传算法(GA)、霍普菲尔德网络(Hopfield)解决旅行商问题(TSP)
在研究生《人工智能》课堂上学习了蚁群<em>算法</em>之后,老师提出了可以<em>解决</em>旅行商问题的三种思路,分别通过神经网络计算、进化计算和群智能计算得到最佳途径。
利用遗传算法解决TSP问题
TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)描述的是某一旅行商从某个城市出发访问每个城市一次且仅一次,最后回到出发城市,目标是寻找一条最短的遍历n个城市的路径。TSP是典型的NP完全问题,其时间复杂度随问题规模的增加按指数形式增长。求解TSP的<em>算法</em>主要有遗传<em>算法</em>、分支定界法、改良圈<em>算法</em>、模拟退火<em>算法</em>、人工神经网络<em>算法</em>等方法,遗传<em>算法</em>求解该TSP问题。遗传<em>算法</em>是一种模拟...
粒子群(PSO)解决TSP问题
粒子群<em>算法</em>也称粒子群优化<em>算法</em>,简称PSO(Partical Swarm Optimization)。 n以下是求解TSP问题的源码:#include n#include n#include n#include n#include n#include nusing namespace std;n#
神经网络解决TSP问题程序
利用非线性动力学系统理论的能量函数方法研究反馈人工神经网络的稳定性,提出Hopfield神经网络模型,并建立了求解优化问题的方程。Hopfield神经网络的能量函数不是物理意义上的能量函数,而是在表达形式上与物理意义上的能量概念一致,表征网络状态的变化趋势,并可以依据Hopfield工作运行规则不断进行状态变化,最终能够达到的某个极小值的目标函数。网络收敛就是指能量函数达到极小值。如果把一个最优化问题的目标函数转换成网络的能量函数,把问题的变量对应于网络的状态,那么Hopfield神经网络就可以用于<em>解决</em>优化组合问题。
粒子群优化算法解决旅行商(TSP)问题
粒子群优化<em>算法</em><em>解决</em>旅行商(TSP)问题,求解全国31个省会城市的一次历遍的最短距离。代码可运行
模拟退火算法与其python实现(二)——TSP问题
模拟退火<em>算法</em>与其python实现(二)——TSP问题上一篇文章介绍了模拟退火<em>算法</em>的基本原理(模拟退火<em>算法</em>与其python实现(一)),这篇文章介绍一下模拟退火<em>算法</em>在数学建模中最常应用的一类问题——Traveling salesman problem,也就是旅行商问题,这类问题的描述如下:一个旅行商从城市1 出发,需要到其它城市n去推销货物,最后返回城市1 。若任意两个城市间的距离已知,旅行商如何选...
TSP_旅行商问题 - 贪心算法
TSP_旅行商问题 - 贪心<em>算法</em>nnnTSP_旅行商问题-贪心<em>算法</em>nTSP_旅行商问题-模拟退火<em>算法</em>nTSP_旅行商问题-遗传<em>算法</em>nTSP_旅行商问题-基本蚁群<em>算法</em>nnnnn问题描述nn寻找最短路径使得其经过所有城市 n测试数据集:tsp.eil51问题nnnn1 37 52n2 49 49n3 52 64n4 20 26n5 40 30n6 21 47n7 17 63n8 31 62n9 52 ...
matlab 中用遗传算法解决TSP问题
基于遗传<em>算法</em>去<em>解决</em>最短路径问题,里面用实例演示,清楚明白
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《汇编语言程序设计》复习题,给刚入门的朋友。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/rockcjw/2492764?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/rockcjw/2492764?utm_source=bbsseo[/url]
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