该资源提供了一份MATLAB代码,实现了利用蚁群算法解决旅行商问题(TSP)。代码包含了算法的完整实现,并可直接用于求解TSP问题实例。
蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)是一种模拟进化算法,模拟了蚂蚁群体的觅食行为。它由意大利学者M. Dorigo等人于20世纪90年代初提出,用于解决旅行商问题(Travel
本代码用matlab写的蚁群算法解决TSP问题,详细说明了蚁群算法来解决TSp问题的过程。
%TSP问题的解法。包含4部分。本部分为主程序；另外roadlength.m为路径长度函数；roadlength.m为最优路径的函数；还有d.mat为距离矩阵。 NIND=400; %个体数目 MAX
MATLAB:TSP问题模拟退火算法.txt
在一片水域中,鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方,因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方,人工鱼群算法就是根据这一特点,通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为,从
用蚁群算法实现TSP问题,内含13个城市测试矩阵的相对坐标,算法源程序,运行结果和鲁棒性分析,程序移植性好易于修改
设计用蚂蚁算法实现了旅行商问题,并用java语言做了实现
本文用贪婪算法和最小路径算法解决TSP问题,包含源代码,并且已经调试过了,可以使用
TSP问题是一个具有重要实际意义的问题,在计算复杂性理论中被证明是NP完全问题。为了解决TSP问题,我们可以使用遗传算法这一优化方法。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的计算模型,通过模拟进化过程来
