问题描述:设有n个城市,城市之间均有道路,一个旅行商从某城市出发,经过其余n-1个城市一次且仅一次,最后回到出发的城市,他如何走才能使他所走的路程最短
遗传算法解决5种多旅行商问题（mtsp）的matlab程序分别为以下5中情况：1.从不同起点出发回到起点（固定旅行商数量）2.从不同起点出发回到起点（旅行商数量根据计算可变）3.从同一起点出发
粒子群优化算法求解 旅行商问题 深圳大学信息工程学院 黄彩玲 2005年6月16日 粒子群优化算法求解旅行商问题 五个定义 算式 Vid=Vid+alpha(Pid-Xid)+beta(Pgd-Xid
一个基于MATLAB的遗传算法用于旅行商问题优化的实验报告，内有代码。
旅行商问题的贪心求解算法，吴飞跃，姚香娟，旅行商问题是组合数学中一个古老而又困难的问题,至今尚未彻底解决。因此，人们转向寻找近似算法或启发式算法,其中较有成效的是�
关于多旅行商问题的求解代码与与中文解释,是关于多个城市的
旅行商问题，针对多旅行商多城市问题进行求解，可用于任务分配等整数规划问题求解。
运用神经网络解决TSP问题，内附matlab代码
关于车辆优化配置的模型，物流专业中的车辆最短路径配载，属于优化配置模型的代码实现
结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想, 提出用混合粒子群算法来求解著名的旅行商问题. 与模拟 退火算法、标准遗传算法进行比较, 24 种混合粒子群算法的效果都比较好, 其中交叉策略D 和变异策略
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