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基于模拟退火算法的TSP商旅问题优化仿真，matlab2021a测试。
基于模拟退火算法的TSP商旅问题优化仿真，matlab2021a测试。
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模拟退火算法
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基于模拟退火算法的TSP商旅问题优化仿真，matlab2021a测试。
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遗传模拟退火算法求解TSP问题matlab代码,模拟退火算法解决tsp问题,matlab
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基于模拟退火算法实现TSP的Matlab仿真，经典TSP问题的实现方法，选用了100个城市，得出的结果基本最优，没有交叉项
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包含模拟退火算法的matlab实现，code简单易懂且准确凸显算法精髓。其次，还将模拟退火算法用于TSP问题的求解之中，取得了不错的结果。
基于模拟退火优化算法的TSP问题求解matlab仿真
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1.版本：matlab2022A，包含仿真操作录像，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：TSP问题 3.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《基于模拟退火优化算法的TSP问题求解matlab仿真》 4.内容：基于模拟退火优化算法的TSP问题求解matlab仿真。模拟退火（Simulated Annealing, SA）是一种随机搜索算法，用于在大搜索空间内
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大数据是我们信息时代的一大特征，作为NP问题的旅行商问题在我们的实际中也是经常碰到。该代码通过模拟退火的过程，求解了旅行商问的次优解
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针对旅行商问题（TSP）具有的易于描述却难以处理的NP完全难题、其可能的路径数目与城市数目是呈指数型增长的、求解困难的特点，本文首次采用LabVIEW仿真实现模拟退火算法来求解该问题。仿真结果表明LabVIEW独有的数组运算规则可有效的实现该算法求解TSP问题，相比较其它方法，该方法更简单、实用、计算精度高、速度快，并且适合任意城市数目的TSP问题。
SA_TSP_模拟退火TSP_TSP问题_智能优化算法_源码
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用模拟退火算法实现31个城市的TSP问题
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学习模拟退火算法及用该算法解决TSP问题
模拟退火解决tsp的Matlab程序+设计报告
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使用模拟退火算法解决TSP旅行商问题，在TSP70问题上跑出的结果几乎接近最优解，同时速度很快，在自己笔记本上测试10s左右。同时包括论文形式的设计报告。
基于模拟退火算法的TSP算法.rar_MATLAB退火算法_tsp_模拟退火_模拟退火TSP_模拟退火算法
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基于模拟退火算法的TSP算法的matlab代码示例
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基于粒子群优化算法的TSP问题研究
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节
基于VC6.0的蚁群优化算法解TSP问题
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基于VC6.0的蚁群优化算法解TSP问题，可以直接绘制程序路径图，采用MAX-MIN信息素更新法及蚁环算法，关键参数随问题规模需调整，该算法收敛性有待改善，不过思路可以给各位借鉴下，采用vector编程，代码效率比较高
基于遗传算法的TSP问题的优化算法.pdf
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在物流活动中，配送成本占据整个物流成本的很大比例，而影响成本的主要因素就是如何合理的安排运输路线。因此，怎么利用合理的方法来进行配送线路优化是一项重要的活动。本文提出了应用MATLAB软件，通过建立配送优化的TSP模型，运用基于遗传算法的优化算法解决TSP问题，并有相关实例进行验证，对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径的优化有实际意义。
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