matlab求解tsp问题 [问题点数:50分]

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22个城市TSP问题求解matlab源码,可运行
22个城市TSP问题<em>求解</em>,<em>matlab</em>源码,可运行
蚁群算法求解TSP问题 matlab程序
https://blog.csdn.net/wayjj/article/details/72809344蚁群算法,单单学习算法还是不够深入了解,得实际编程实现了,理解才能更加透彻,本文根据这篇博文贴出来的代码进行扩充解释,主要就是做个记录,其中阴影部分是本人自己加注释,或许能给刚开始学蚁群算法和<em>matlab</em>的有一些提示。以下是解放军信息工程大学一个老师编的<em>matlab</em>程序,请尊重原作者劳动,引用时...
matlab tsp问题代码
tsp旅行商问题,遗传算法,给出10个 30个城市的实例,成功运行
matlab实现TSP问题
本压缩包包含实现TSP问题的完整代码,代码是靠<em>matlab</em>实现的,您可以直接进入<em>matlab</em>选中该文件夹运行GA_TSP即可
GA算法解决TSP问题(超完整版)(matlab)
压缩包包括GA算法解决TSP的全部程序,非常简单好用,比其他上传的算法要简单好用的多,是用<em>matlab</em>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
TSP问题MATLAB实现
使用MATLAB中的yalmip工具箱,调用cplex<em>求解</em>TSP问题
通俗解释matlab之模拟退火求TSP问题(一)
1.初识模拟退火算法     说起模拟退火算法,不管哪个地方讲反正都有那么一段历史来源,模拟退火据说就是根据物理学上物质分子在温度较高的时候运动剧烈,很容易从一个转台转到另一个状态,而在温度较低的时候运动缓慢,状态也就基本上固定而不宜发生转变。明不明白这个具体的物理过程无所谓,理解后面算法流程后就明白了什么是退火降温。说白了,如果和算法结合起来的话,就是高温的时候问题的解很容易发生改变,从一个解
蚁群算法求解TSP问题的matlab程序
%蚁群算法<em>求解</em>TSP问题的<em>matlab</em>程序 clear all close all clc %初始化蚁群 m=31;%蚁群中蚂蚁的数量,当m接近或等于城市个数n时,本算法可以在最少的迭代次数内找到最优解 C=[1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;3238 1229;4196 1004;    4312
利用遗传算法 求解TSP问题 matlab 源代码
function main() clear; clc; %城市坐标 a=importdata('data.txt',','); a=a/1000; x=a(:,1)';x(end+1)=a(1,1); y=a(:,2)';y(end+1)=a(1,2); n=0:50; x=cos(2*pi*n/50); y=sin(2*pi*n/50); %初始方式数目 %城市数目 n=length(x)-1;...
粒子群(PSO)解决TSP问题
粒子群算法也称粒子群优化算法,简称PSO(Partical Swarm Optimization)。 以下是<em>求解</em>TSP问题的源码:#include #include #include #include #include #include using namespace std; #
遗传算法求解TSP问题的MATLAB实现
以遗传算法<em>求解</em>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 , 改进的算法比传统 算法收敛速度更快 , 适应值更优 , 说明改进算法是有效的 , 证实 TSP 问题是遗传算法得以成功应用的典型例子
用动态规划解决TSP问题
include"stdio.h" #include"stdlib.h" #define MIN(a,b) (a<<
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 先写上模拟退火算法主干:function [SA
基于matlab粒子群算法解决旅行商(TSP)问题代码
本资源用<em>matlab</em>实现了粒子群算法,并解决了旅行商问题。其中给出了TSP问题最优解的路径图以及收敛次数等信息。
基于GA的TSP问题
来源:在<em>matlab</em>上实现遗传算法解决TSP旅行者问题 - CSDN博客https://blog.csdn.net/cordova/article/details/64912680?locationNum=1&amp;amp;fps=1TSP问题指的是从一个节点开始遍历其他所有节点并回到初始节点,构成一个哈密顿回路,节点与节点之间距离不同,目标是找到一条回路使得总路程最短,也即就是走最短的路遍历所有节点回...
各种优化算法解决TSP问题的matlab源代码
里面有许多解决<em>tsp问题</em>的方法源代码,比如蚁群算法、神经网络、遗传算法、模拟退火算法等等
【原】总(tu)结(cao)粒子群算法(PSO)解决旅行商问题(TSP)
粒子群算法(PSO)是一套比较经典的算法, 旅行商问题(TSP)同样是一个经典的问题。如果想用PSO去解决TSP问题的话,那么应该如何去解决呢? 于是就有查资料,找到PSO解决TSP问题论文一文。 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。 按照论文的思路,我撰写了如下代码 % main.m % 调用 c...
基于模拟退火算法的TSP问题matlab实现
包含模拟退火算法的<em>matlab</em>实现,code简单易懂且准确凸显算法精髓。其次,还将模拟退火算法用于TSP问题的<em>求解</em>之中,取得了不错的结果。
模拟退火算法解TSP问题MATLAB实现
大数据是我们信息时代的一大特征,作为NP问题的旅行商问题在我们的实际中也是经常碰到。该代码通过模拟退火的过程,<em>求解</em>了旅行商问的次优解
回溯法求解TSP问题
/* * @file TSP.cpp * @brief solve TSP with Backtrack's way * @author/Univ. taoxiaoxiao/XMU * @date 12-2-2013 */ //回溯法<em>求解</em>TSP #include #include using namespace std; #define MA
遗传算法 求解旅行商 TSP 问题,matlab代码
学习启发式算法时,旅行商问题是一个经典的例子。其中,遗传算法可以用来<em>求解</em>该问题。遗传算法是一种进化算法,由于其启发式算法的属性,并不能保证得到最优解。<em>求解</em>效果与初始种群选取,编码方法,选择方法,交叉变异规则有关。 上课时,老师不知从哪里找了一个非常粗糙的程序,自己将不少错误修正,增加了一些注释方便理解,并增加了一些代码使程序更完美。该代码可以动态显示每一代的路线,非常直观! 备注:对于一般的 ...
用动态规划算法解决TSP问题
旅行商问题,即TSP问题(Traveling 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。环境:程序使用语言java,jdk版本1.8,程序中用到的jar包:poi-3.1...
Matlab解决TSP问题
使用Matlab遗传算法思想解决TSP问题
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<em>求解</em>TSP问题,在一定的节点个数的情况下,可以得到较优解。
动态规划经典问题--TSP问题
Travelling Salesman Problem 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。 旅行商问题
数学建模常用Matlab/Lingo/c代码总结系列——旅行商TSP问题
Lingo代码: MODEL: SETS: CITY / 1.. 6/: U; ! U( I) = sequence no. of city; LINK( CITY, CITY): DIST, ! The distance matrix; X; ! X( I, J) = 1 if we use link I, J;
利用贪心算法求解tsp问题
一、TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题、货郎担问题。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。 二、贪心算法 贪心算法,总是做出在当前看来最好的选择,它所做的每一个在
TSP问题的SOM求解
采用SOM(自组织映射)神经网络对TSP问题进行了<em>求解</em>。具体实现采用了两种方法:Java Applet和Matlab。两者都有动态<em>求解</em>界面,其中Java实现的可以在界面上选择参数,Matlab的参数需要在程序里面改 【注意下载完进行评论时,要选择评论框上面的星级,这样减掉的分不仅能原数返回,而且还能多赠1分】
Matlab学习手记——旅行商TSP问题:模拟退火法
原理 结果  坐标文件 5.6500000e+02 5.7500000e+02 2.5000000e+01 1.8500000e+02 3.4500000e+02 7.5000000e+02 9.4500000e+02 6.8500000e+02 8.4500000e+02 6.5500000e+02 8.8000000e+0...
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 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。 TSP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。 TSP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,有很多解决该问题的较为有效...
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!!
遗传算法解决TSP问题matlab源代码
遗传算法<em>matlab</em>源代码,对于初学者特别有用,经过编译没有什么bug
matlab 中用遗传算法解决TSP问题
基于遗传算法去解决最短路径问题,里面用实例演示,清楚明白
TSP问题的matlab程序(类似GA)
TSP问题的<em>matlab</em>程序(类似GA)但又不是。。。。。注意淘汰处理 觉得 有点启发。。呵呵///////////////////%testap3=[82,7;91,38;83,46;71,44;64,60;68,58;83,69;87,76;74,78;71,71;58,69;54,62;51,67;37,84;41,94;2,99;7,64;22,60;25,62;18,54;4,50;13
仿生算法求解TSP最短路径问题(Matlab实现)
说到最短路径的<em>求解</em>,我们想到的往往是Dijkstra算法、Floyd算法、SPFA算法,这些算法都非常的经典,这些算法往往保证了路径最短,但是走过的路径可能构不成一个环,也就是说上述算法在修路,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算法就...
Hopfield人工神经网络求解TSP问题(附论文)
人工神经网络<em>求解</em>旅行商问题,有完整的论文,论文里含有源代码,参考浙江大学出版社的《人工神经网络实用教程》。
蚁群算法解决TSP问题的MATLAB实现
利用<em>matlab</em>仿真蚁群算法解决TSP
pso算法求解TSP问题
很好的一个学习pso<em>求解</em>TSP问题的代码,分享一下
粒子群算法求解TSP问题
本程序基于粒子群算法,采用遗传算法进行优化,并用C#j进行·编码,对旅行商问题进行了<em>求解</em>。
蚁群算法解决TSP问题MATLAB程序
压缩包内含有蚁群算法解决TSP问题的MATLAB源程序,代码有详细注释,还有一个TXT文档,文档中包含全国近60个城市的地理坐标,前34个为直辖市,省会及港澳城市,下载解压后直接用MATLAB运行即可
蚁群算法及matlab实现TSP问题源代码
1 蚁群算法原理  自1991年由意大利学者 M. Dorigo,V. Maniezzo 和 A. Colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于种群的模拟进化算法——蚁群优化。该算法的出现引起了学者们的极大关注,蚁群算法的特点:     ① 其原理是一种正反馈机制或称增强型学习系统; 它通过【最优路径上蚂蚁数量的增加→信息素强度增加→后来蚂蚁选择概率增大→最优路径上蚂蚁数量更大增加】
蚁群算法解决 TSP问题 matlab 2017a 编程
包含 解决TSP 问题的蚁群算法 代码, <em>matlab</em> 2017a 环境下 完美运行 注释比较详细。容易上手 是<em>matlab</em> 入门 以及蚁群算法学的帮手
基于 PSO 算法解决 TSP 项目
PSO (Particle Swarm Optimization) 算法即粒子群优化算法,源于对鸟群捕食行为的学习。基本思想是:个体获取的局部信息提供给群体,群体根据所有局部信息获得一个动态的全局最优解,每个个体再根据这个全局最优解调整自身的局部最优解,这个过程进行迭代,直到达到终止条件。 TSP (Traveling Salesman Problem) 即旅行商问题,简单来说就是:给定 n
Hopfield神经网络处理TSP问题
TSP问题简介:        TSP问题就是在一城市集合{A,B,C,…}中找出一个最短且经过每个城市各一次并回到起点的路径。为了将TSP问题映射到一神经网络的动态演化过程,首先必须找到一合适的表示方法。任一城市在最终路径上的次序可用一N维矢量表示。以10城市为例,如果城市A是第6个访问,则可以用0000010000,即只有第6个神经元的输出为1,其余都是0。为了表示表示所有城市,就需要N×N
用回溯法解决TSP问题
本压缩文档包含三个文件:用回溯法解决TSP问题可执行源代码,word文档报告,实验测试数据
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<em>求解</em>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解决优化组合问题。
分支定界求解TSP问题
支限界法类又称为剪枝限界法或分支定界法,它类似于回溯法,也是一种在问题的解空间树T上搜索问题解的算法。它与回溯法有两点不同:①回溯法只通过约束条件剪去非可行解,而分支限界法不仅通过约束条件,而且通过目标函数的限界来减少无效搜索,也就是剪掉了某些不包含最优解的可行解。②在解空间树上的搜索方式也不相同。回溯法以深度优先的方式搜索解空间树,而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。分支限界法的搜索策略是:在扩展结点处,先生成其所有的儿子结点(分支),然后再从当前的活结点表中选择下一个扩展结点。为了有效地选择下一扩展结点,以加速搜索的进程, 在每一活结点处,计算一个函数值(限界),并根据这些已计算出的函数值,从当前活结点表中选择一个最有利的结点作为扩展结点,使搜索朝着解空间树上有最优解的分支推进,以便尽快地找出一个最优解。 从活结点表中选择下一扩展结点的不同方式导致不同的分支限界法。最常见的有以下两种方式: ①队列式(FIFO)分支限界法:队列式分支限界法将活结点表组织成一个队列,并按队列的先进先出原则选取下一个结点为当前扩展结点。 ②优先队列式分支限界法:优先队列式分支限界法将活结点表按照某个估值函数C(x)的值组织成一个优先队列,并按优先队列中规定的结点优先级选取优先级最高的下一个结点成为当前扩展结点。 影响分支限界法搜索效率的有两个主要因素:一是优先队列Q的优先级由C(x)确定,它能否保证在尽可能早的情况下找到最优解,如果一开始找到的就是最优解,那么搜索的空间就能降低到最小。二是限界函数u(x),它越严格就越可能多地剪去分支,从而减少搜索空间。 在用分支限界法解决TSP问题时,有不少很好的限界函数和估值函数已经构造出来出了(限于篇幅,这里不做详细介绍), 使得分支限界法在大多数情况下的搜索效率大大高于回溯法。但是,在最坏情况下,该算法的时间复杂度仍然是O(n!),而且有可能所有的(n-1)!个结点都要存储在队列中。 近似算法是指不能肯定找到最优解的算法,但通常找到的也是比较好的解,或称近似最优解。[20]一般而言,近似算法的时间复杂度较低,通常都是多项式时间内的。由于近似算法的时间效率高,所以在实际应用中,主要是使用近似算法,这一类算法也一直是研究的主要对象。传统的近似算法以采用贪心策略和局部搜索为主,而几十年来,随着以遗传算法为代表的新型启发式搜索算法的逐步完善,在解决TSP问题上获得了巨大的成功。遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等已经成为公认的好算法。在本节中,将介绍传统的近似算法。
TSP问题 动态规划实现
货郎担问题(TSP)。有n个城市,两两之间均有路直接连接,求一条经过每个城市一次且仅一次,最后返回起点的最短路线。 这是刘汝佳书上的一道题,他给出了思路,我实现了一下。 用动态规划解决,可以假设从0点出发,然后回到0点。那么用 f(i,S)表示现在处在i点,要去访问剩余的在集合S中的点,集合S可以用二进制数st。 那么状态转移方程就是:f(i,S)=min{d(j,S-{j})+dist
动态规划方法解旅行商问题(TSP Traveling Salesperson Problem)
本文依照具体例子说明如何用动态规划算法解tsp货郎商问题 网上很多相关文章介绍的时候都缺乏例子,以至于太抽象不够直观。本文用具体例子来介绍动态规划法解决tsp。tsp是为了在一个图中求得一个最优路径,经过所有jie d 对于下图,我们用v1,v2,v3,……v6表示每个节点。因为求的是一个回路,所以从任意一点出发都没有区别。所以我们以v1做起点。 用二维邻接矩阵W表示各个节点之间的距离。 D[v2][{v3}]表示,v2经过v3,最终回到起点v1的路
1044 -- 用分枝定界法求解TSP问题
1044 -- 用分枝定界法<em>求解</em>TSP问题
粒子群算法解决TSP问题
粒子群算法解决TSP问题,包含所有<em>matlab</em>程序
MATLAB禁忌搜索算法求解TSP问题
通过禁忌搜索算法<em>求解</em>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。
cplex求解旅行商问题
利用商业软件cplex<em>求解</em>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 'http://www.dayi.net/Comments.asp?questionID=37611&topic=VB 'C-W Saving Algorithm
TSP模拟退火算法的MATLAB实现
TSPLIB是一组各类TSP问题的实例集合。这里以TSPLIB中的berlin52为例进行<em>求解</em>。berlin52有52座城市。% TSP模拟退火算法 clear clc a = 0.99; %温度衰减函数的参数 t0 = 97; %初始温度 tf = 3; %终止温度 t = t0; Markov_leng...
模拟退火算法解100城市以上的TSP问题
模拟退火能有助于避免陷入局部最优解,理论上来说初始温度足够高,热平衡时间足够长即可搜索到全局最优解,用<em>matlab</em>编程实现如下。clc; clear all; close all; coordinates=[ 1 288 149 2 288 129 3 270 133 4 256 141 5 256 157 6 246 157 7 236 169 8 228 169
基于粒子群算法求解TSP问题(JAVA)
一、TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,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。 TSP问题是一个组合优化问题。该问题可以被证明具有NP
人工神经网络Hopfield算法解决TSP最佳路径问题
人工神经网络的hopfield算法,解决TSP的最佳路径问题,可以从多个城市中找到最佳的行走路径,实现智能化,算法主要的MATLAB里面实现,各调用函数也有。
应用GA和PSO算法求解10城市TSP问题
应用GA和PSO算法<em>求解</em>10城市TSP问题
最小生成树解决tsp问题
用最小生成树解决TSP问题 非常有用 输入各个城市坐标 可以输出路径
matlab连续Hopefield神经网络实现TSP问题求解
运行Hopefield文件下的hopefield功能即可得出8个城市TSP问题<em>求解</em>,CHNN问题在于网络是否稳定,因此对于大型城市数的应用还有待进一步优化
NSGAII解决TSP问题matlab源码
本资源采用<em>matlab</em>编码,采用经典NSGAII解决TSP问题
TSP问题求解
旅行商问题(Traveling Saleman Problem,TSP)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,简称为TSP问题,是最基本的路线问题,该问题是在寻求单一旅行者由起点出发,通过所有给定的需求点之后,最后再回到原点的最小路径成本。 [b] 我用javascript写了一个demo,支持四种算法,分别是遗传算法,模拟退火,粒子群,和蚁群优化。[/b] demo地址:[url][s...
TSP问题,动态规划法
    TSP问题是指旅行家要旅行n个城市,要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市,并要求所走的路程最短。各个城市间的距离可以用代价矩阵来表示。(一)动态规划法    假设从顶点i出发,令d(i, V')表示从顶点i出发经过V'中各个顶点一次且仅一次,最后回到出发点i的最短路径长度,开始时,V'=V-{i},于是,TSP问题的动态规划函数为:d(i,V')=min{cik+d(k,V-{k}...
改进的SA模拟退火算法解决30个城市TSP问题
通过改进SA算法,拥有记忆保存功能,减少迭代次数,寻优快
贪心算法解决tsp问题
贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题<em>求解</em>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。 所以不能保证最后结果是最优的,只能保证是比较优秀的,但是贪心算法的效率高. 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
蛮力法(DFS)解决TSP问题
本资源包含“基于蛮力法(DFS)解决TSP问题”的相关代码以及TSP的城市数据。
遗传算法求解TSP问题 MATLAB代码
遗传算法<em>求解</em>TSP(旅行商)问题 MATLAB代码
TSP问题——GA(遗传算法)解法(附源代码)
TSP问题——GA(遗传算法)解法 1、遗传算法简介   遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最优化的搜索算法,是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。   在遗传算法里,优化问题的解被称为个体,它表示为一个变量序列,叫做染色体或者基因串。染色体一般被表达为简单的字符串或数...
hopfield 方法求解TSP问题
tsp.m function [DLn,cityn]=tsp(n)if n==10    city10=[0.4 0.4439;0.2439 0.1463;0.1707 0.2293;0.2293 0.761;0.5171 0.9414;        0.8732 0.6536;0.6878 0.5219;0.8488 0.3609;0.6683 0.2536;0.6195 0.26
分支定界法-旅行商TSP问题
该rar包中包含了个人设计出的分支定界法-旅行商(TSP)问题算法开发,其中开发语言为JAVA,请各位小伙伴下载下来后不要随便传发,谢谢支持!
动态规划 TSP 问题
    TSP 问题是旅行商从一个城市出发,各个城市仅经过一次,最后回到出发的城市,求出最短的路径的距离。使用动态规划解决问题,首先需要证明问题具有最优子结构性质。可以使用反证法证明TSP 问题具有最优子结构性质。    1. 问题假设        假设有4个城市,编号分别为0、1、2、3。设distance(k,V')  且V' = V-k 表示从顶点i出发,经过V'集合中的每个点,并且只经过...
MATLAB YALMIP工具箱调用cplex求解TSPTW
用MATLAB的yalmip工具箱调用CPLEX<em>求解</em>器<em>求解</em>带有时间窗的TSP问题,MATLAB编写代码,可以直接运行,有部分备注描述
粒子群优化算法解决旅行商(TSP)问题
粒子群优化算法解决旅行商(TSP)问题,<em>求解</em>全国31个省会城市的一次历遍的最短距离。代码可运行
TSP问题动态规划解决
#include using namespace std; double dp[21][1100000]; int n; struct City { double x; double y; }; City city[21]; double dis[21][21]; double getDis(City a, City b) { return sqrt((a.x - b.x
人工蜂群算法求解TSP问题
人工蜂群算法<em>求解</em>TSP问题 【标签】 ABC TSP Matlab data:2018-10-19 author:怡宝2号 【总起】利用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, 简称ABC算法)<em>求解</em>TSP问题,语言:<em>matlab</em> 1. 算法简介 人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, 简称ABC算法)是一个由蜂群行为...
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算法求得近似解.白书上介绍了一种很经典的状压dp<em>求解</em>方法.  dp[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
贪心算法:旅行商问题(TSP)
TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出。问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 另一个类似的问题为:一个邮递员从邮局
用回溯算法解决TSP问题
旅行商问题,即TSP问题(Traveling 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。环境:程序使用语言java,jdk版本1.8,程序中用到的jar包:poi-3.1...
动态规划法解决TSP问题(C++)
/*旅行商问题(Traveling Saleman Problem,TSP)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,简称为TSP问题,是最基本的路线问题,该问题是在寻求单一旅行者由起点出发,通过所有给定的需求点之后,最后再回到原点的最小路径成本。字面上的理解是:有一个推销员,要到n个城市推销商品,他要找出一个包含所有n个城市的具有最短路程的环路。 解决TSP问题的思想有回溯法、贪心法、动态规划法等。 如
求解旅行商问题的Matlab蚁群仿真研究
<em>求解</em>旅行商问题的Matlab蚁群仿真研究,运用mtalab<em>求解</em><em>tsp问题</em>。
使用动态规划求解旅行商问题
使用动态规划<em>求解</em>旅行商问题   旅行商问题是np问题,在集合表示那里用set去实现效率很很低,而且要保存的数都是不重复的比较小的整数,所以这里用二进制串表示集合。比如集合{1,3,5,6,7}表示成二进制串用1110101,其中集合里面有的数对应的位数写成1,没有的写成0。要判断第3位是不是1,就把 1110101右移(3-1)位,得到11101,然后结果和00001进行 & 运算,如果结果
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) 实验1 BP神经网络实验 实验2 som网实验 实验3 hopfield实现八皇后问题 实验4 模糊搜索算法预测薄冰厚度 实验5 遗传算法<em>求解</em><em>tsp问题</em> 实验6 蚁群算法<em>求解</em><em>tsp问题</em> 实验7 粒子群优化算法<em>求解</em><em>tsp问题</em> 实验8 分布估计算法<em>求解</em>背包问题 实验9 模拟退火算法<em>求解</em>背包问题 实验10 禁忌搜索算法<em>求解</em><em>tsp问题</em>   ...
遗传算法(GA)解决旅行商(TSP)问题
以下是GA(遗传算法)解决TSP(旅行商问题)源码:#include #include #include #include #include using namespace std; #define INF 1000 typedef struct individual{ vector c
Hopfield求解TSP问题
Hopfield神经网络是一种循环神经网络,由约翰·霍普菲尔德在1982年发明。Hopfield网络是一种结合存储系统和二元系统的神经网络。它保证了向局部极小的收敛,但收敛到错误的局部极小值(local minimum),而非全局极小(global minimum)的情况也可能发生。
用MATLAB求解TSP问题的一种改进遗传算法
用MATLAB<em>求解</em>TSP问题的一种改进遗传算法
matlab上实现遗传算法解决TSP旅行者问题
TSP问题指的是从一个节点开始遍历其他所有节点并回到初始节点,构成一个哈密顿回路,节点与节点之间距离不同,目标是找到一条回路使得总路程最短,也即就是走最短的路遍历所有节点回到起点。 遗传算法模仿达尔文进化论中优胜劣汰的思想,从随机初始总群开始,不断进化最终选出接近最优解的一代,从而<em>求解</em>出近似最优解 问题描述 下图矩阵展示了不同城市之间的距离,城市到自身的距离为0,现要求从Hong Ko
蚁群算法求解TSP问题的源代码
旅行商问题大都是用遗传算法<em>求解</em>,不过蚁群算法比它高效得多,在百度的蚁群算法吧里有人发了个注释清晰的代码,有兴趣的可以去研究一下蚁群算法和模拟退火算法,这两者都可以解决旅行商问题。而关于遗传算法和模拟退火算法,博客园里的某位牛人很清楚地介绍了,发个链接吧 遗传算法入门:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/23/1914725.html 模拟退
遗传算法(四)MATLAB GA工具箱使用 附解TSP问题
MATLAB遗传算法工具箱
粒子群算法求解旅行商问题TSP (JAVA实现)
粒子群算法<em>求解</em>旅行商问题TSP 写在开头: 最近师妹的结课作业问我,关于使用粒子群<em>求解</em>TSP问题的思路。我想了想,自己去年的作业用的是遗传算法,貌似有些关联,索性给看了看代码。重新学习了一遍粒子群算法,在这里记录一下,算是对知识的总结,巩固一下。 正文部分 本文主要是使用粒子群来<em>求解</em>旅行商问题,即TSP问题,这里主要讲解代码和实现思路,原理会简单带过。详细的具体原理,请读者移步参考链接...
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 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。 欢迎私戳关注这位大神! 有问题欢迎私戳我-&gt;给我写信 首先来看一下什么是TSP: wiki解释 Thetravelling salesm...
自己编写的matlab模拟退火算法
<em>matlab</em>程序 附实例和理论 数模算法 模拟退火算法<em>matlab</em>代码 有数模实例
用贪心法解决TSP问题
实验一 用贪心算法解决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。请用贪心算法解决这个问题。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...
基于回溯法的TSP问题解决方案
基于回溯法的TSP问题解决方案,附有TSP问题相关的c++和<em>matlab</em>解法资料,及工程文件(西电02105143)
贪婪算法求解TSP问题:
贪婪算法<em>求解</em>TSP问题:贪婪算法(greedy algorithm) 贪心法,又称贪心算法、贪婪算法、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算法。 贪心算法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解决,子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。 T
人工蜂群算法源代码的获取
人工蜂群算法的源代码可以从下面两个地方获取: 1.http://mf.erciyes.edu.tr/abc/index.htm 这里面包含了JAVA、C、Matlab的源代码。我看过其JAVA的代码,感觉仅仅是利用了JAVA语言,没有用到多少面向对象的东西,所以如果按照http://blog.csdn.net/fashionxu/article/details/782329
三种解决TSP问题的近似算法的实现
最近邻策略(NearestNeighbor)解决TSP问题的算法实现——是基于贪心思想; 最短链路策略(ShortestLinkedHeuristic)解决TSP问题的算法实现——也是基于贪心算法,但与上述实现细节有所不同; 最短插入启发式策略(NearestInsertion)解决TSP问题的算法实现——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。
分支限界法求tsp问题,根据原博文修改后的代码
原文出处:http://blog.csdn.net/JarvisChu/archive/2010/10/29/5974895.aspx #include   #include    using namespace std;   //---------------------宏定义------------------------------------------  #define
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使用c# .net开发的学习项目。模拟QQ,简单实现了QQ的实时聊天,图标闪烁等功能。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/roykingw/2026129?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/roykingw/2026129?utm_source=bbsseo[/url]
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