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Multi-travelingsalesmanproblem
- 多旅行商问题是单旅行商问题的扩展, 具有更广泛的实际意义。在研究M TSP 解的特点的基础上, 提 出了最小化总行程和均分多个旅行商访问点数、最小化总行程及均分访问路程的两个多目标的M TSP 问题, 并分别给出了相应的数学模型、求解算法和应用实例, 实例表明模型的正确性。-Multi-traveling salesman problem traveling salesman problem is a single expansion, with a wider range of pra
TSP-simulated-annealing-algorithm
- 应用于哈密顿回路的TSP模拟退火算法，里面有6个m文件-Hamiltonian circuit used in the TSP simulated annealing algorithm, which has a 6 m files
GATSproblem
- 主程序是GA.m,geneticTSP.m是主体程序,遗传算法解决TSP问题完整程序-The main program is GA.m, geneticTSP.m is the main program, the genetic algorithm to solve TSP complete program
TCP
- 蚁群算法是当前研究非常火热的一种智能算法，下面的蚁群算法程序专门用于求解TSP问题，我们经过仿真检验，发现此程序的优化效率和鲁棒性都非常好。 function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)-Ant colony algorithm is very hot current research an intelligent algorithm, the
tsp
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法 遗传算法的基本运算过程如下： a)初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。 b)个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。 c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体
TSP
- 描述 Traveling Salesman Problem 市场上有很多种商品，旅行商Shrek做短期买卖赚取差价。他从一个城市购买一件商品，到达下一个相邻的城市就卖掉。如果这一次买卖无利可图，那么他就不会这么走。凭着自己和同伴多年的经验，他已经对地图上n个城市之间的差价了如指掌。两城市间可能有多种商品可赚取差价，此时Shrek只好倒卖利润最大的一件商品。 现在请你帮Shrek规划一条路线，使他能赚最多的钱。 输入 第一行两个整数n、m。表示
Multiple Traveling Salesmen Problem
- MTSP_GA Multiple Traveling Salesmen Problem (M-TSP) Genetic Algorithm (GA) Finds a (near) optimal solution to the M-TSP by setting up a GA to search for the shortest route (least distance needed for the salesmen to travel to each city exa