该 MATLAB 代码实现了蚁群优化法 (ACO),一种用于求解旅行商问题 (TSP) 的启发式算法。代码概述了 TSP 问题及其用 ACO 求解的基本思想。代码还在进行中,但提供了 TSP 问题的模型和使用二部图表示法的调度问题模型。
蚁群优化法求解旅行商问题的 MATLAB 代码
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路径编码用的是蛮直观的城市序列,比如[1, 5, 3, 2, 4, 1],代表从 1 出发,按这个顺序转一圈再回来。你要是第一次玩遗传算法,也不用慌,结构清晰、模块划分也明白:初始种群、交叉、变异都在自己的函数里。
适应度函数设计得也靠谱,反比于路径长度,这样距离越短适应度越高。轮盘赌和锦标赛两种选择机制也都兼顾到了,可以按需切换,挺灵活的。交叉操作用了部分
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5 种多旅行商问题的 MATLAB 实现方法合集,蛮适合想搞清楚不同任务分配策略的朋友。每种场景都配了完整代码,像“从同一起点出发不回起点”这种需求在多无人机调度、物流路线规划里还挺常见的。
多旅行商问题的几种典型变形都囊括了:固定起点、可变终点、回不回起点的,全都有。你只要改改输入数据,基本就能直接跑,省了不少时间。
比如第 3 种——从同一起点出发回到不同终点,就适合模拟多辆车从仓库出发各自配送的场景。脚本结构清晰、参数注释也比较友好,不会看不懂。
哦对了,代码是用MATLAB写的,兼容性还不错,2021a 版本亲测没问题。你可以顺带看看一些相关优化算法的例子,像是蚁群算法、模拟退火这类,
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基于Matlab灰狼算法求解多旅行商问题(含Matlab源码)
CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白。代码压缩包包含主函数:main.m,调用其他m文件,无需运行结果效果图。代码适用于Matlab 2019b版本,若有错误提示,可根据提示修改,如有疑问,请私信博主。操作步骤包括将所有文件放置于Matlab当前文件夹中,双击打开main.m文件,点击运行,等待程序完成运行并得到结果。若需其他服务或详细代码,请私信博主或扫描视频QQ名片。博客或资源提供完整代码,期刊或参考文献复现,Matlab程序定制,科研合作。
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