旅行商问题是一种经典的组合优化问题,通过构建数学模型并应用领域搜索算法来解决。旅行商问题的背景和一种基于Matlab语言的解决方法,结合实例讲解了如何构建模型、如何使用各种搜索算法求解模型。同时,还介
蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的一种算法,能够解决旅行商问题。本文将介绍蚁群算法原理以及如何使用该算法解决旅行商问题。在实际应用中,蚁群算法优化旅行商问题的效果显著,并在多个领域得到了广泛应用。
旅行商问题 最近插入法 TSP nearest insertion DEV C++ 29个城市节点
本程序是用delphi语言编写的关于旅行商问题的分支限界算法,非常具有参考价值。
该项目提供利用人工鱼群算法解决旅行商问题 (TSP) 的源代码。
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。
某售货员要到若干城市去推销商品,已知各城市之间的路程(或旅费)。他要选定一条从驻地出发,经过每个城市一遍,最后回到驻地的路线,使总的路程(或旅费)最小。
配送收集旅行商问题的改进算法,杨贺宏,,针对配送收集旅行商问题的模拟退火算法,本文提出一种改进算法—渐升温回火退火算法。通过对三种规模的配送收集旅行商问题的仿真
att48数据,里面包含了48个城市的坐标,主要用于解决旅行商问题的
分析了多目标问题的性质&提出一种在多个目标间权衡的评价指标’用一种较新的进化算法%蚂蚁算法来解决 多目标问题’对算法的实现进行了讨论’