旅行销售人员问题中的部分映射交叉（PMX）优化

介绍了如何利用MATLAB中的遗传算法解决旅行销售问题，涵盖了图形用户界面和无图形用户界面版本的开发细节。详细描述请参阅附带的docx文件。

matlab开发-多变量旅行销售问题通用算法。利用遗传算法找到一个近似最优解，适用于销售人数可变的MTSP。

旅行商问题（TSP）是一种经典的优化挑战，涉及如何有效访问一系列城市并返回起点，使得总行程最短。自组织映射（SOM）作为一种人工神经网络模型，通过竞争学习将高维数据映射到低维平面，常用于解决TSP。在SOM中，神经元按照地理距离排列，最优路径即为沿着这些相邻神经元的路径。本题解详细介绍了TSP问题的定义、SOM的工作原理、网络构建过程、输入数据准备、训练方法、路径规划及结果评估。此外，可能包括了使用Python或Java实现SOM解决TSP的示例代码。

交叉销售通过发行联名卡等合作，使客户在其他企业消费中获得积分，增强与公司的联系，提升忠诚度。 通过数据挖掘分析重要客户的里程积累方式，针对性促销。保持客户对于企业至关重要，不仅因为争取新客户的成本高于维持老客户的成本，更重要的是客户流失会造成公司收益的直接损失。因此，在客户识别期和发展期后，航空公司应努力维系客户关系水平，提供优质的服务产品，提高服务水平来提高客户满意度，并尽可能延长高水平客户的消费期。

某个中型百货商场需要安排销售人员每周工作5天，并连续休息2天。每位售货人员的周工资为200元。通过统计分析得知每天不同的售货员需求量，问题要求在最少总费用下安排售货员的工作和休息，以满足商场的销售需求。

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。

组合问题中的分支限界法任务分配问题的讨论。主讲人是郭嘉明和张旋。

cuckoo_search12是对原布谷鸟算法MATLAB程序的优化修改，数据参考论文《基于布谷鸟算法的平面选址问题_宋瑞敏》，包含无约束公式和12顶点数据。程序已在MATLABr2017b版本中通过测试，其他顶点计算只需调整最后的函数及顶点矩阵。

原子搜索优化（ASO）是一种用于解决优化问题的新型算法。ASO模拟自然界中原子的运动模型，通过Lennard-Jones势和键长势产生的相互作用力来模拟原子间的相互作用。该算法的核心思想是基于原子之间的相互作用力和约束力，模拟原子在空间中的运动，最终寻找最优解。ASO算法不仅简洁易实现，而且在解决复杂的优化问题时表现出较高的效率和准确性。