TSP因其NP完全性及广泛应用背景而备受关注。免疫算法(Immune Algorithm, IA),作为一种受生物免疫系统启发的演化计算方法,近年来被广泛应用于解决此类复杂优化问题。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 %循环迭代 % 输出最优解 %最优变量 ybest = ysort(:,1); %最优值 Lbest = ...
1.程序功能描述 旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是组合优化领域的一个经典NP难问题,旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径。本文将详细介绍基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法在求解TSP问题中的应用。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 while gen <= Iters gen %更...
旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是组合优化领域的一个经典NP难问题,旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径。本文将详细介绍基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法在求解TSP问题中的应用。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ...
1.程序功能描述 基于遗传优化算法的TSP问题求解,分别对四个不同的城市坐标进行路径搜索。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 for ij=1:Miters % 计算当前迭代周期种群适应度 %删除…
MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 clc; clear; close all; warning off; addpath(genpath(pwd)); rng('default') %人口规模 Npop = 200; %交叉所需的染色体对数 c = 20; %诱变所需的染色体数目 m = 10; %总代数 Iters= 4000; %城市个数
基于遗传优化算法的TSP问题求解matlab仿真 1.程序功能描述 基于遗传优化算法的TSP问题求解,分别对四个不同的城市坐标进行路径搜索。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 % 计算当前迭代周期种群适应度 %删除与交叉区域相同元素
TSP (traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本文探讨了使用matlab软件,基于模拟退火算法求解TSP问题。 一、问题描述 本案例以31个城市为例,假定31个城市的位置坐标如表1所列。寻找出一...
6166 5 10:04 App 模拟退火算法求TSP问题MATLAB代码讲解 1550 2 25:21 App 模拟退火求解旅行商TSP问题演示1 748 1 1:57:23 App 使用遗传算法解决旅行商问题(tsp) 3785 2 40:10 App chap7-1边缘检测之Matlab实现(0522) 1398 3 37:14 App VRP车辆路径问题Matlab优化S03_模拟退火算法_02主框架 332...
用MATLAB实现模拟退火算法时,共编制了5个m文件,分别如下 1.swap.m function [newpath,position]=swap(oldpath,number) %对oldpath进行互换操作 % number为产生的新路径的个数 % position为对应newpath互换的位置 m=length(oldpath);%城市的个数 newpath=zeros(number,m); ...