Matlab最简单的编码-使用随机本地搜索解决旅行商问题

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。

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。

介绍了一种使用遗传算法解决多旅行商问题（MTSP）的MATLAB程序。该程序分别应对了五种情况：1. 不同起点出发回到起点（固定旅行商数量）；2. 不同起点出发回到起点（根据计算可变的旅行商数量）；3. 同一起点出发回到起点；4. 同一起点出发不回到起点；5. 同一起点出发回到不同终点（与起点不同）。这些算法能有效地解决复杂的旅行商问题，展示了MATLAB在优化领域的强大应用。

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。

【旅行商问题】使用遗传算法解决TSP问题matlab源码.zip

这是一个MATLAB实现的旅行商问题解决方案，包含了一个强连通图的边权矩阵作为实例。在使用此算法时，请确保进行多次试验。

提供解决22座城市旅行商问题的Matlab源码，完全可运行，适用于需要高效路径规划的学术和实际应用场景。源码经过优化，确保计算效率和准确性。

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。

旅行商问题(TSP)的最近邻(NN)算法在选择不同起点时会产生不同的路线结果。该函数允许多个起点，并返回最佳的最近邻路线。推销员访问每个城市一次并最终返回出发城市的路线。输入包括城市位置矩阵XY和点到点距离矩阵DMAT，以及其他可选参数如人口大小和显示选项。