【旅行商问题】使用遗传算法解决TSP问题matlab源码.zip
【旅行商问题】使用遗传算法解决TSP问题matlab源码.zip
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MATLAB解决多旅行商问题的遗传算法
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。
Matlab
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2024-07-20
遗传算法解决多旅行商问题MATLAB实现
遗传算法多旅行商问题的 MATLAB 程序挺实用的,尤其适合需要在多个旅行商之间做路径优化的场景。程序分为五种情况,像从不同起点出发回到起点或不回到起点,旅行商数量可变,适应各种需求。对于有一定 MATLAB 基础的朋友来说,这段代码挺,可以直接上手。需要优化 TSP 问题,或者你正好要做类似的路径规划,试试这段代码,效果还不错哦!
不仅如此,相关的参考资料也蛮丰富的,包括不同的算法实现方式,比如蚁群算法、模拟退火等,给你多种优化思路。如果你想了解更深层次的实现细节或想拓展自己的算法库,可以参考一下相关链接,挺有的。毕竟,在优化问题的上,方法多样,选择适合的才最重要。
Matlab
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2025-07-03
遗传算法旅行商问题求解
遗传算法的旅行商问题实现,写得还挺清晰的,思路也蛮完整。用 Matlab 搞过 TSP 的朋友应该知道,城市一多起来,手动排路径基本不,这种进化式思路就挺合适了。代码里从初始化种群到交叉、变异、适应度评估都有,而且注释也算良心,看着不累。
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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2025-06-30
Matlab TSP问题代码解决旅行商问题的优化算法
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Py
Matlab
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2024-08-04
基于Matlab的遗传算法解决多旅行商问题(包含Matlab源码)
CSDN上传的视频都附带完整可运行的代码,非常适合初学者使用。主要文件包括主函数main.m和其他调用函数的m文件。代码适用于Matlab 2019b版本,若运行出错,可根据提示进行调整或向博主求助。操作步骤简单明了:将所有文件放入Matlab当前文件夹,打开main.m文件,点击运行即可获得结果。如需更多仿真服务或定制Matlab程序,请联系博主。
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2024-07-31
基于遗传算法的旅行商问题求解
该项目利用遗传算法解决旅行商问题,目标是在给定的30个城市(经纬度已提供)中找到最短路径。用户可以自定义调整重组概率、变异概率以及迭代次数,以优化算法性能。
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旅行商问题的遗传算法优化及其Matlab实现
Matlab编程实现了旅行商问题的优化解决方案,采用遗传算法进行效率提升。该方法通过遗传算法迭代优化旅行路径,以求得最优解。
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2024-09-28
使用遗传算法解决固定端点开放旅行商问题的“开放”变体-matlab开发
TSPOF_GA固定开放式旅行商问题(TSP)遗传算法(GA)通过设置找到TSP变体的(接近)最优解搜索最短路线的GA(推销员的最短距离)在访问另一个时从固定起点旅行到固定终点城市恰好一次)概括:单个销售员从第一个点开始,到最后一个点结束点,然后前往中间的每个剩余城市,但是没有通过返回他开始的城市来关闭循环。每个城市只被推销员访问一次。注:Fixed Start取第一个XY点,Fixed Start End被认为是最后一个XY点输入:具有零个或多个以下字段的USERCONFIG(结构): - XY (float)是一个Nx2的城市位置矩阵,其中N是城市的数量- DMAT (float)是一个N
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2024-07-17
旅行商问题Matlab代码步骤详解使用约束生成技术解决TSP
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。
Matlab
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2024-07-13