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基于matlab粒子群算法解决旅行商(TSP)问题代码 评分:

本资源用matlab实现了粒子群算法,并解决了旅行商问题。其中给出了TSP问题最优解的路径图以及收敛次数等信息。
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评论 共6条

lbx0815 还行,不过不是我想要的
2019-09-16
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qq_42249050 有不少例子可以参考,目前正需要.
2019-05-22
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qq_33261905 还不错,再下一遍
2019-05-15
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liangliangll1996 写的挺好的
2019-04-17
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qq_41950780 妙 找了一圈还是这个好
2018-12-20
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qq_16547997 还没用过,帮朋友下的
2018-11-02
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基于粒子群和模拟退火算法的混合算法,在Matlab2015中数据量化怎么实现?
MATLAB粒子群算法(PSO)解决TSP51个城市问题并与GA进行对比

本科毕业论文的程序,Matlab编写,有51个城市,城市地址可改,城市的数量也可改!!并且和GA的结果进行对比!!

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粒子群算法解决TSP问题
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【原】总(tu)结(cao)粒子群算法(PSO)解决旅行商问题(TSP)
实验7 粒子群优化算法求解tsp问题
粒子群算法(PSO)
粒子群算法求解TSP问题

本程序基于粒子群算法,采用遗传算法进行优化,并用C#j进行·编码,对旅行商问题进行了求解。

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粒子群优化算法解决行商(TSP)问题

粒子群优化算法解决旅行商(TSP)问题,求解全国31个省会城市的一次历遍的最短距离。代码可运行

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粒子群算法
基于粒子群算法求解TSP问题(JAVA)
优化算法——粒子群算法(PSO)
TSP 之基本粒子群算法 cpp实现
matlab解决行商问题

用MATLAB语言编写tsp问题程序并仿真求解遍历34座城市最短路径。 1模拟退火首先从某个初始候选解开始,当温度大于0时执行循环。 2.在循环中通过随机扰动产生一个新的解,然后求得新解和原解之间的能量差,如果差小于0,则采用新解作为当前解。 3.如果差大于0,则采用一个当前温度与能量差成比例的概率来选择是否接受新解。温度越低,接受的概率越小,差值越大,同样接受概率越小。是否接受的概率用此公式计算:p=exp(-ΔE/T)。这里ΔE为新解与原解的差,T为当前的温度。由于温度随迭代次数逐渐降低,因此获得一个较差的解的概率较小。

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Matlab遗传算法用于旅行商问题优化TSP
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