粒子群算法与蚁群算法混合解决旅行商问题

sunnnywang18948 30 0 TXT 2019-07-08 05:07:36

粒子群算法和蚁群算法优化路径问题程序源代码---以旅行商问题（TSP）为例代码用MATLAB编写，两种算法分开编写，读者可以混合编写！

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分数_ 任课教师签字_ 华北电力大学研究生结课作业学年学期20 10 学年第二学期课程名称人工智能与知识工程学生姓名张华壮学号2 10222 1007 题目蚁群算法概述

chapter22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化

人工智能课小作业旅行商问题的蚁群算法求解&MFC图形界面显示结果

project要求编写程序以解决旅行商问题(TSP),规模最大可达56个城市。蚁群算法是一个比较好的解法。

求解旅行商问题的Matlab蚁群仿真研究,运用mtalab求解tsp问题。

这是一篇关于应用遗传算法解决旅行商问题的科技文章 , 在本文中作者详细的描述了问题的建模过程和对最后结果的分析,相信对大家有所帮助!

旅行商问题是典型的NP完全问题,最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增大,这里采用遗传算法来对其解决,在迭代一定次数后有较好的结果。

旅行商问题(TSP)是一种非常重要的组合优化问题,在实际生活中具有广泛的应用。本文介绍使用A算法来解决该问题,并提供了Java实现。A算法是一种启发式搜索算法,可以显著减少搜索空间。通过本文,您将了解

该程序利用遗传算法解决了TSP旅行商问题,在传统的遗传算法基础上引入了灾变的概念,能够有效的跳出局部最优。

代码只是用模拟退火算法解决旅行商问题的demo,代码中有详细的注解。

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卡了网匿名网友 2019-07-08 05:07:36

为什么运行出错