模拟退火算法解决vrp问题的论文

partial31602 7 0 caj 2023-01-17 02:01:30

解决vrp问题的关于模拟退火算法

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TSP问题用模拟退火算法解决的Java源码,本源码为src文件夹,你只需要将文件内容复制到你的工程源码文件中即可。

利用模拟退火算法求解下料问题,参见《现代优化计算方法》(第二版),本人是优化算法的初学者,欢迎批评指正。联系方式:junenggai_1982@126.com.QQ:149491882

大数据是我们信息时代的一大特征,作为NP问题的旅行商问题在我们的实际中也是经常碰到。该代码通过模拟退火的过程,求解了旅行商问的次优解

该代用于实现旅行商问题,实现最优路径的规划,且总里程能达到最小,我们采用模拟退火算法实现

对于包含52个城市的TSP问题,我们运用了模拟退火算法来求解。算例中,第一列给出了城市的序号,而第二三列则详细列出了各城市的x、y坐标。最后,我们利用Matlab中的plot函数,将求解结果直观地展示

使用Python实现模拟退火算法用于求解函数优化问题最后针对优化结果进行输出并绘图保存.

网上讲解的模拟退火算法博文都不是很清楚,所以写了一篇易懂的博文《模拟退火算法:概率性全局寻优搜索算法》介绍见http://blog.izhixiao.me/archives/1587,或者在http:

常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值,使网络的实用性受到影响。引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子,同时把模拟退火算法引入了遗传算法,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种优化神经网

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