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蚁群算法求解TSP问题的matlab程序
- %蚁群算法求解TSP问题的matlab程序 clear all close all clc %初始化蚁群 m=31;%蚁群中蚂蚁的数量，当m接近或等于城市个数n时，本算法可以在最少的迭代次数内找到最优解 C=[1304 2312;3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;3238 1229;4196 1004; 4312 790;4386 570;3007 1970;2562 1756;2788 1491;2381 1
ant-c-s
- 在matlab的环境下,利用ANT_COLONY算法求解TSP问题,灵活,精练,是你参考学习的好M文件-In the matlab environment, the use of TSP problem algorithm ANT_COLONY, flexible, concise, is that you learn a good reference document M
ACTSP
- 实现了蚁群算法求解TSP问题。注释详细 function[R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) ------------------------------------------------------------------------- 主要符号说明 C n个城市的坐标，n×2的矩阵 NC_max最大迭代次数 m蚂蚁个数
Matlab_tsp
- TSP问题（又名：旅行商问题，货郎担问题）遗传算法通用matlab程序 D是距离矩阵，n为种群个数 参数a是中国31个城市的坐标 C为停止代数，遗传到第 C代时程序停止,C的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定 m为适应值归一化淘汰加速指数,最好取为1,2,3,4,不宜太大 alpha为淘汰保护指数,可取为0~1之间任意小数,取1时关闭保护功能,建议取0.8~1.0之间的值 R为最短路径,Rlength为路径长度- TSP problem (also known as: traveling
geneticTSP
- matlab这是一个完整的基于遗传算法的TSP算法，调用格式为： [Shortroute,ShortLen]=GATSP(C) 其中，Shortroute为最优圈； ShortLen为最优圈的长度； C为节点（城市）的坐标矩阵：第一列为横坐标，第二列为纵坐标。-TSP algorithm based on genetic algorithm matlab
TSP_Hopfield
- 求解TSP问题的Hopfield网络设计。在一个城市集合{A,B,C,D}中找出一个最短且经过每个城市各一次并且回到起点的路径。-TSP problem Hopfield network design. In a city the set {A, B, C, D} in finding a shortest and after each city once and returned to the starting point of each route.
TSP
- 解决TSP问题的C++程序，NP问题类型，大家可以- Problem solving TSP C++ program, NP question types, we can see
ACO-tsp
- 利用蚁群算法求解tsp问题的源代码，这个模板能够运行。 如果你想带入自己的数据只需要修改城市的坐标矩阵（也就是C）和蚂蚁数量、迭代次数就能很好的运行并得到结果了。 希望对你学习蚁群算法有所帮助。-Using the ant colony algorithm to solve the tsp problem source code, this template can run. If you want to bring your own data only need to modify
蚁群算法
- 蚁群算法，包括蚁群算法解决TSP问题，蚁群算法寻找最优解等问题还包括蚁群算法的c语言程序，希望能帮助大家！(Ant colony algorithm, including ant colony algorithm to solve the TSP problem, ant colony algorithm to find the optimal solution and other issues, including the C language program of ant colony al
VNS_TSP_Vn.0
- 基于C++语言的变邻域搜索算法源代码，解决解决TSP问题(Variable neighborhood search algorithm based on C++ language source code to solve the TSP problem)
vrp
- 假设在一个供求关系系统中，车辆从货源取货，配送到对应的若干配送点。车辆存在最大载货量，且配送可能有时间限制。需要合理安排取货时间，组织适当的行车路线，使用户需求得到满足，同时使某个代价函数最小，比如总工作时间最少、路径最短等。 可以看出TSP问题是VRP问题的一种简单特殊形式。因此，VRP也是一种NP hard 问题。 目前解决此种问题的办法有多种，主要以启发式算法为主。包括退火算法、遗传算法、蚁群算法、禁忌算法等，本文介绍两种比较简单算法：C-W节约算法和遗传算法。(Assume that