遗传算法解决旅行商问题matlab代码大合集

tsp文件读入，模拟退火算法函数接口，测试文件，运行结果全在里面了GeneticAlgorithm(GA)isacomputationalmodelsimulatingthebiologicale

针对所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商一类问题，用遗传算法优化，并提出了矩阵解码方法。对距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真，并对不同交叉算子性能进行了比较。结果表明，该算法是有效的，适用

遗传算法求解10城市的旅行商问题的c语言

基于遗传算法的一类多旅行商问题研究 pdf

SA(模拟退火)算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后

蚁群算法应用于旅行商问题的经典应用。程序由MATLAB2018b编写完成,内附详尽注释。

用蚁群算法解决中国31个城市巡回最短路线的旅行商的问题。可用运行AntAl.m文件

旅行商问题也叫巡回推销员问题或货郎担问题。 旅行商问题就是要在所有路线上找出一条具有最小耗费的周游路线。

采用回溯法解决旅行商问题，获得最短路径回路。

基于狼群算法实现旅行商问题的求解，适合大规模路径规划问题的求解，且维数越高效率越高，较其他算法的比较优势越明显。计算复杂度低。