开放式TSP

matlab 的遗传算法工具里，用tspofs_ga.m开放式 TSP 问题的写法挺实用的。起点固定，终点开放的那种情境，比如快递员从仓库出发跑一整天，不回头，刚好能用上这个算法。之前有些实现挺折腾的，这份代码现在修复过了，运行稳、逻辑清。初始化种群、适应度函数这些步骤写得还蛮规整的，想调参优化也方便。 代码里用的是遗传算法那套经典套路：选择、交叉、变异，一个不少。你可以轻松试着改一下交叉概率看看收敛速度有啥变化。license.txt也带了，直接拿来用或者在它基础上二开都没问题，记得遵守授权就行。 适合做优化算法课程作业、研究 TSP 变种，或者平时想快速测个方案都挺方便的。哦对了，att4

OpenVigil提供了一个Web界面，用于分析药物警戒数据，即自发或系统收集的治疗相关不良事件（即药物副作用）。支持FDA不良事件报告系统（AERS）及其他药物警戒数据来源，如加拿大或德国。基于Web的OpenVigil分析工具提供多种分析模式，如提取、过滤、数据挖掘，以及比例报告比率或报告优势比的分析，支持导出至Microsoft Excel或R统计程序。OpenVigil 1处理原始数据，OpenVigil 2则使用drugbank.ca和drugs @ FDA处理已清理的数据，而OpenVigilFDA使用FDA官方在线API。OpenVigil 2支持按ATC代码或化学成分查询。其他

Matlab的所有函数都具有开放性，允许用户根据需要进行自由修改。正是这一特性使得Matlab的应用范围不断扩展，成为广泛使用的工具。

MeshMonk是一个开放式网格到网格注册框架，可以在Matlab中进行构建和安装。安装过程中需要确保Matlab具备统计和机器学习工具箱以及图像处理工具箱。在Ubuntu环境下设置库路径时可能会遇到一些挑战，建议在启动Matlab时预加载所需的库。

传统蚁群算法主要解决的是闭环旅行商问题 (TSP)，即找到遍历所有节点并返回起点的最短路径。然而，在实际应用中，我们常常需要解决起点和终点不同的开放式旅行商问题 (Open TSP)。 为了解决这个问题，我们可以对经典蚁群算法进行以下修改： 信息素更新策略: 在经典蚁群算法中，信息素的更新是基于回路的，即每只蚂蚁完成一次遍历后更新路径上的信息素。而在开放式TSP中，我们需要根据每条边的访问频率和路径长度来更新信息素，而不考虑回路。 状态转移规则: 经典蚁群算法中，蚂蚁根据当前节点和信息素浓度选择下一个节点，最终形成一个回路。对于开放式TSP，需要修改状态转移规则，使得蚂蚁在访问所有节点后停

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。

MATLAB TSP算法开发。优化旅行商问题的MATLAB代码。

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。

遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化方法，广泛应用于解决复杂问题，如旅行商问题（TSP）。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到一个最短的路径，使得旅行商可以访问每个城市一次并返回起点。在这个问题中，遗传算法通过模拟种群进化、选择、交叉和变异等生物过程来寻找最优解。\\在\"遗传算法解决TSP\"的MATLAB程序设计中，我们可以分解这个问题的关键步骤： 1. 初始化种群：随机生成一组解，每组解代表一个旅行路径，即一个城市的顺序。 2. 适应度函数：定义一个适应度函数来评估每个解的质量，通常使用路径总距离作为适应度指标。 3. 选择操作：通过轮盘赌选择法或锦标赛选择法等策略，依据