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benchmark+for+DP
- 旅行商问题（动态规化） 某售货员要到若干城市去推销商品，已知各城市之间的路程（或旅费）。他要选定一条从驻地出发，经过每个城市一遍，最后回到驻地的路线，使总的路程（或旅费）最小。 例如：给定4个城市{1，2，3，4}及其各城市之间的路程 -traveling salesman problem (dynamic regulation of) a salesman to a number of cities to sell commodities, known the dis
benchmark+for+DP
- 旅行商问题动态规划算法的应用 某售货员要到若干城市去推销商品，已知各城市之间的路程（或旅费）。他要选定一条从驻地出发，经过每个城市一遍，最后回到驻地的路线，使总的路程（或旅费）最小。 -TSP dynamic programming algorithm of a salesman to a number of cities to sell commodities, known the distance between cities (or travel). He selected
hopfieldTSP
- 利用hopfield神经网络解决TSP(旅行商)问题-use hopfield neural network to solve TSP salesman problem (TSP)
GA_TSA
- 利用遗传算法解决TSP旅行商问题的Java原码-using genetic algorithms to solve the traveling salesman problem TSP original Java code
SA_TSA
- 利用模拟退火算法解决旅行商问题的java原码-using simulated annealing algorithm to solve the traveling salesman problem java original code
expr2
- 旅行商问题 某售货员要到若干城市去推销商品，已知各城市之间的路程（或旅费）。他要选定一条从驻地出发，经过每个城市一遍，最后回到驻地的路线，使总的路程（或旅费）最小。 例如：给定4个城市{1，2，3，4}及其各城市之间的路程 最优路线是1,3,2,4,1， 其最短路程是25-a salesman, traveling salesman problem, a number of cities to sell commodities, the known distance bet
Tsp
- 使用蚁群算法解决旅行商问题，mfc应用程序，城市数目及坐标在eil51.tsp里-use ant algorithm to solve the traveling salesman problem, and mfc applications, The number of cities and coordinates the eil51.tsp Lane
TSP_ACO
- 用蚁群算法求解TSP（旅行商）问题，按照TSP.m中要求的格式输入程序参数即可运行！
TSP_PSO
- 用粒子群方法解决TSP（旅行商）问题，按照TSP1.m中的格式输入程序参数即可
TSP_GA
- 用遗传算法求解TSP（旅行商）问题，按照TSP1.m中的格式输入程序参数即可。
jc
- 蚁群算法解旅行商问题的MATLAB源码， 城市坐标可自行修改。
tspsa
- 旅行商问题，即TSP问题（Travelling Salesman Problem）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，路经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。
tsp
- tsp问题俗称旅行商问题，一个商人从一个城市出发，经过所有的城市一次且仅一次回到出发的城市，问旅行商应当如何选择路径使总路径最短。本程序是用lingo软件编写的，只需要更改城市的数目以及距离矩阵即可。
TspGA
- 遗传算法求解旅行商问题，对４８个城市的ＴＳＰ问题进行计算，求解路径和最优路径
TSP
- 求解旅行商问题 已知n个城市之间的相互距离，现有一个推销员必须遍访这n个城市，并且每个城市只能访问一次，最后又必须返回出发城市。如何安排他对这些城市的访问次序，可使其旅行路线的总长度最短？
TSP(lvxingshangwenti)
- 模拟退火求解TSP旅行商问题，有全部的matlab源代码。并且有帮助文件。
ant
- 蚁群算法( ant colony algorithm) 是由意大利学者 Dorigo 等人[1 ,2 ] 于20 世纪90 年代初期通过模拟自然界 中蚂蚁集体寻径的行为而提出的一种基于种群的启发 式仿生进化系统。蚁群算法包含两个基本阶段:适应阶 段和协作阶段。在适应阶段,各候选解根据积累的信息 不断调整自身结构。在协作阶段,候选解之间通过信息 交流,以期望产生性能更好的解,这类似于学习自动机 的学习机制。蚁群算法最早成功应用于解决著名的旅 行商问
TSPDBANT
- TSP双蚁群算法，应用双蚁群算法，来解决TSP问题，即旅行商问题
luxingshnsIAGA
- 旅行商问题的IAGA算法。好象很不错的程序。matlab编写的
geneticTSP
- 这是个用matlab实现的关于旅行商TSP的程序 里面做的很全,