旅行推销员

当前话题为您枚举了最新的 旅行推销员。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

商务旅行详细计划模板
这份详细的商务旅行计划模板可用于精确规划每一天的行程安排,包括出发时间、交通工具选择以及每天从第一天到最后一天的具体活动安排。
旅行商问题MATLAB求解案例
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。
TravelIS C#旅行管理系统简介
本系统采用三层体系结构,包含三个程序项目:C# Windows应用程序TravelMan,用于旅行社内部管理;C# Web应用程序TravelWeb,负责网站功能;C#类库程序项目TravelLib,提供数据访问接口和业务逻辑。详细功能请参考《C#面向对象程序设计》教材。系统使用Microsoft SQL Server 2005或更高版本作为数据库平台,支持多种身份验证方式。系统基于商业版进行优化,提供模拟数据,免费下载使用。
无人机多旅行商问题优化
通过MTSP-GA算法优化无人机轨迹,有效解决访问多座城市后返回起始点最短路径问题。提供完整注释代码,方便使用者直接应用,提升工作效率。
模拟退火算法优化旅行商问题
旅行商问题是一个经典的优化挑战,在实际应用中,模拟退火算法显示出了有效解决这一问题的潜力。通过模拟退火的非确定性搜索和全局优化能力,可以显著提高解决方案的质量和效率。
设计MySQL数据库实现旅行预订系统
为简化旅行预订流程,基于MySQL设计并实现了一个综合性系统。该系统涵盖航班、大巴班车、宾馆房间和客户数据的管理,每个信息表如FLIGHTS、HOTELS和BUS都有详细定义。系统支持航班、大巴车和宾馆房间的预订功能,并提供了基本的查询服务,用户可以查询客户信息和旅行线路,同时确保预定线路的完整性。系统设计考虑了数据库一致性的条件,如FLIGHTS表中的numAvail字段确保预订座位数与剩余座位数一致。
用演化算法解决旅行商问题.rar
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。
旅行社信息管理系统设计案例
旅行社信息管理系统包括团员信息表、线路信息表、团队信息表、游客团队信息表和密码信息表五个核心模块,用于输入、查询和维护旅游团队及相关信息。系统还支持报表输出、旅游路线排行榜发布和用户密码管理等功能,提升旅行社运营效率和服务质量。采用Visual Basic 6.0作为前端开发语言,SQL Server 2000作为后端数据库管理系统,确保系统安全稳定运行。设计阶段通过E-R模型明确了系统的数据结构和实体关系,以及性能要求和安全性规划。开发过程中重视功能测试和性能优化,确保系统能够高效可靠地运行和维护。
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。
att48.tsp:经典旅行商问题数据集
att48.tsp数据集适用于测试和比较蚁群优化算法、模拟退火算法等启发式算法在解决旅行商问题(TSP)上的性能。