att48.tsp：经典旅行商问题数据集

适用于蚁群优化算法、模拟退火算法等算法开发。

att48.tsp是TSP数据集中的一个数据集，用于解决蚁群优化算法、模拟退火算法等算法的编写。

这个数据集非常适合于蚁群优化算法、模拟退火算法等解决方案的开发和优化。

Matlab TSP问题代码旅行商问题（TSP）是一个经典的优化问题，用于展示数学编程算法在解决运输路线问题中的应用。具体来说，TSP被称为分配问题的一个实例。分配问题是运输问题的一种特殊情况，其中出发点与目的地的数量相同（m = n），每个出发点的供应量为1个单位，每个目的地的需求量也为1个单位。解决分配问题的主要目标是通过优化资源分配来实现最小化成本。在这个背景下，我们比较了两种方法：一种是松弛了Dantzig、Fulkerson和Johnson的约束（DFJ）的分配问题，允许创建子巡回路径；另一种是DFJ算法，它严格限制了子巡回路径的创建，从而提供了问题的全面解决方案。现在，我们使用Python对Matlab代码进行了重构和翻译，以支持CLI开发和用户集成。

这份资源提供了利用 MATLAB 解决旅行商问题的具体案例。案例中会涵盖问题的建模、算法的选择以及 MATLAB 代码实现等方面，帮助理解和运用 MATLAB 解决实际问题。

旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，找到最短的旅行路径，使得所有城市被访问一次后返回出发点。使用约束生成技术（Mosel代码）解决TSP问题具有重要意义。该方法通过逐步添加约束来生成问题，并在计算上减少了子行程的消除约束，从而提高了解决效率。对于美国48个州的首都问题，通过Dantzig-Fulkerson-Johnson公式，计算复杂性显著降低至281万亿次子行程消除约束。使用Mosel（Xpress）代码，可以在短短几分钟内收敛为解决方案，解决26个城市的TSP问题同样适用。文件包括48个城市和26个城市的Mosel代码及其坐标数据，以及生成的旅行路径地图。

通过MTSP-GA算法优化无人机轨迹，有效解决访问多座城市后返回起始点最短路径问题。提供完整注释代码，方便使用者直接应用，提升工作效率。

旅行商问题是一个经典的优化挑战，在实际应用中，模拟退火算法显示出了有效解决这一问题的潜力。通过模拟退火的非确定性搜索和全局优化能力，可以显著提高解决方案的质量和效率。

演化算法（Evolutionary Algorithm，EA）是一种模拟生物进化过程的全局优化技术，John Henry Holland在20世纪60年代提出。它被广泛应用于解决各种复杂的优化问题，包括著名的旅行商问题（TSP）。旅行商问题（TSP）描述了一个销售员需要访问n个城市，每个城市只访问一次，并最终返回起点，目标是找到使得总距离最短的路径。演化算法通过基因编码表示每个城市的路径顺序，采用选择、交叉和变异操作来优化路径，以期找到最优解。