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大规模旅行商问题的竞争决策算法.PDF
大规模旅行商问题的竞争决策算法.PDF
TSP
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大规模旅行商问题的竞争决策算法.PDF
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旅行商问题（tsp） 三种解决算法
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旅行商问题（tsp） 三种解决算法，使用c++编写，可自行测试使用 旅行商问题（tsp） 三种解决算法，使用c++编写，可自行测试使用
动态规划法，回溯法，分支限界法求解TSP旅行商问题
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本报告仅供参考，不足之处请指正，版权由博主所有，未经同意禁止应用于非法用途，请下载者自觉。
旅行商问题（TSP问题）
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# -TSP- 本文主要是用以下方法解决旅行商问题（TSP问题） 详情见：https://blog.csdn.net/weixin_42715356/article/details/83089108 穷举策略 自顶向下的算法：深度优先搜索算法->回溯法 ：广度优先搜索算法->分支限界算法 自底向上的算法：动态规划 启发式策略 贪心算法、蚁群算法
TSP问题三种算法
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实现一个能够演示解决货郎担问题的小软件。要求用3种不同方法解决同一个问题，软件能够产生或者载入不同的路径矩阵，路径矩阵数据保存在硬盘文件中。城市节点数目从5、10、20、40做不同变化，观察不同节点数目下，算法运行效率和运行结果的变化趋势。软件应该给出每一个搜索步骤，最后标示出完整的解路径，并指明是否为最优解。
经典TSP问题
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利用matlab来解决经典的TSP问题，得到最短路径
算法设计TSP问题的四种算法实现
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算法设计中的TSP问题的蛮力法、动态规划法、贪心法及回溯法。
遗传算法解决TSP问题
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资源包含“遗传算法解决TSP问题”的相关代码（.cpp和.h）以及TSP相关的城市数据。
多目标旅行商问题竞争决策算法
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：竞争决策算法是在分析大自然生物世界特别是人类的各种竞争机制和决策原理的基础上，利用竞争造就优化、决策左右 结果的特性来到达优化目的的新型寻优算法。给出了用竞争决策算法求解多目标旅行商问题的算法，经过大量数据测试和验证， 获得了较好的结果
论文研究-量子竞争决策算法及其在旅行商问题中的应用.pdf
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提出一种新型优化算法——量子竞争决策算法，在竞争决策的基础上，将进化博弈论中博弈者不断学习和调整来提高竞争力的思想引入到优化中，使竞争者具有自进化能力，同时充分利用量子进化计算中量子比特、叠加态等理论，增加竞争群体的多样性，缩小群体规模。通过对典型的TSP实验计算和与其他算法比较，均取得了较好的效果，算法具有较强的全局优化能力。
旅行商问题的细胞竞争决策算法
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旅行商问题的细胞竞争决策算法
基于快速下界估算的瓶颈旅行商问题竞争决策算法.PDF
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基于快速下界估算的瓶颈旅行商问题竞争决策算法.PDF，有部分是数学推导与证明。
自适应混合粒子群优化算法求解大规模旅行商问题.pdf
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自适应混合粒子群优化算法求解大规模旅行商问题.pdf
TSP问题研究
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这里分享一个我看的比较好的关于旅行售货商问题的一个具体论文 写的非常好 我深有启发 分享出来供大家参考借鉴
TSP问题四种处理方法的软件
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TSP问题四种处理方法的软件 附带多个实例文件
c++解决tsp问题
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遗传算法解决tsp问题，C++编写控制台程序，EXE文件查看结果。
遗传算法解决 TSP问题 matlab 2017a 编程
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包含 解决TSP 问题的遗传算法 代码， matlab 2017a 环境下 完美运行 注释比较详细。容易上手 是matlab 入门 以及遗传算法学习的帮手
TSP问题数据
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TSP问题matlab中要用到的数据，16个城市的数据，能很好的在matlab中仿真，得到需要的结果
大规模领域算法求解旅行商问题（matlab）
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采用大规模领域搜索算法求解旅行商问题！
一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法
浏览：45
<p>帝国竞争算法是一种已在连续优化问题上取得较好效果的新型社会政治算法. 为了使该算法更好地应用于离散型组合优化问题, 提出一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法. 在传统算法的基础上, 改变初始帝国的生成方式; 同化过程采取替换重建方式, 以提升求解质量; 革命过程中引入自适应变异算子, 以增强搜索能力; 殖民竞争过程中调整了殖民地分配方式; 算法加入帝国增强过程, 以加快寻化速度. 实验结果表
基于帝国主义竞争算法（ICA）求解旅行商问题（TSP）附Matlab代码.zip
浏览：103
1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作
用量子蚁群算法求解大规模旅行商问题 (2012年)
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针对旅行商问题(TSP)，提出了一种新的混合量子优化算法――量子蚁群算法。量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置，采用量子旋转门更新蚂蚁的位置，选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试。仿真实验表明，该算法具有很好的精确度和鲁棒性，可使搜索空间加倍，比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性。
最小生成树解决tsp问题
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用最小生成树解决TSP问题 非常有用 输入各个城市坐标 可以输出路径
蛮力法（DFS）解决TSP问题
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4星 · 用户满意度95%
本资源包含“基于蛮力法（DFS）解决TSP问题”的相关代码以及TSP的城市数据。
地方多选择的tsp问题lingo程序
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传统的tsp问题只能解决地点固定的问题，而实际上在旅游问题方面有很多很多地方是可以多个选择的，例如住宿，饭店，游乐场，该lingo程序建立在原有的传统tsp代码基础上解决了这个衍生出来的问题。
旅行商问题 最近插入法
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旅行商问题 最近插入法 TSP nearest insertion DEV C++ 29个城市节点
matlab实现TSP问题
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4星 · 用户满意度95%
本压缩包包含实现TSP问题的完整代码，代码是靠matlab实现的，您可以直接进入matlab选中该文件夹运行GA_TSP即可
一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法_张鑫龙1
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用背景,如飞机航线设计、物流配送、交通运输等.因此, 快速高效求解 TSP 问题一直是组合优化领域研究的热点. 当前, 随着人工智能的发展, 许多智能优化算法及
改进蜂群算法求解大规模着色瓶颈旅行商问题
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在智能交通、多任务协作等领域，用着色瓶颈旅行商问题(CBTSP,colored bottleneck traveling salesman problem)所构建模型尺度易趋向于大规模，因此有必要研究大规模CBTSP及其求解算法。本文将一种改进蜂群算法(IABC,improved artificial bee colony algorithm)应用于求解大规模CBTSP。IABC首先运用m-tou
最小比率旅行商(MRTSP)问题竞争决策算法.PDF
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