2 TSP问题 3 运行结果 4 Matlab代码实现及详细文章 5 结论 6 写在最后 1 蜜蜂优化算法 蜜蜂算法( Bees Algorithm,BA) 由英国学者 AfshinGhanbarzadeh 和他的研究小组于 2005 年提出。该算法是一种有别于蚁群算法及粒子群算法的全新的群智能优化算法,它通过模拟蜜蜂群体的觅食行为来搜索数学问题的最优解。
4. 实验结果 为了验证BOA算法的性能,我们将其应用于TSPLIB中的几个经典TSP实例。实验结果表明,BOA算法能够在合理的时间内找到TSP问题的最优解或接近最优解。 5. 结论 BOA算法是一种简单高效的元启发式算法,它能够有效地求解TSP问题。BOA算法具有鲁棒性强、收敛速度快等优点,可以应用于各种TSP问题。 🔗 参考文献...
1.1 TSP介绍 “旅行商问题”(Traveling Salesman Problem,TSP)可简单描述为:一位销售商从n个城市中的某一城市出发,不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点,在所有可能路径中求出路径长度最短的一条。 旅行商的路线可以看作是对n城市所设计的一个环形,或者是对一列n个城市的排列。由于对n个城市所有可能的遍...
我们在模拟退火(SA)算法求解旅行商(TSP)问题这篇推文讲解了SA求TSP问题的大致思路,今天为各位详细讲解一下这篇推文中的MATLAB代码(PS:我目前使用的是MATLAB R2019b)。公众号后台回复 SATSP 即可提取代码。 01 | SA_TSP主函数 % % @作者:随心390 % @微信公众号:优化算法交流地 % clc; clear; close al...
混合粒子群算法GA-PSO是一种结合了遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)的优化算法。在解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)时,这种混合算法可以结合两种算法的优点,提高问题的求解效率和精度。
一、TSP简介 旅行商问题,即TSP问题(Traveling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
数学中国专家组,周吕文。使用遗传算法解决旅行商问题(TSP) 当面临解决复杂问题的挑战时,编程和算法设计成为不可或缺的工具。在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用MATLAB编写遗传算法来解决一个著名的组合优化问题,即旅行推销员问题(TSP)。 主程序 - main.mmain.m,作为整个程序的起点,承担了多重重要任务。
matlab,lingo程序代码15-旅行商tsp问题 model: sets: city / 1.. 6/: u; ! u( i) = sequence no. of city; link( city, city): dist, ! the distance matrix; x; ! x( i, j) = 1 if we use link i, j; endsets data: !distance matrix, it need not be symmetric; dist =0 56 ...
TSP旅行商问题matlab代码 functionga_TSP %mainlyamendedbyChenZhen,2012~2016 CityNum=30;%youchanchoose10,30,50,75 [dislist,Clist]=tsp(CityNum); inn=30;%初始种群大小 gnmax=500;%最大代数 pc=0.8;%交叉概率 pm=0.8;%变异概率 %产生初始种群 s=zeros(inn,CityNum); fori=1:inn s(i,...