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模拟退火算法的TSP求解问题
模拟退火算法的TSP求解问题
python
模拟退货算法
算法分析
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基于python的模拟退火算法的旅行售货员（TSP ）问题。
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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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5星 · 资源好评率100%
解决车辆路径问题，改进的模拟退火和遗传算法，全面详细，适用于解决VRP问题和物流车辆规划
用 Python 解决旅行商问题的 模拟退火算法_python_代码_下载
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5星 · 资源好评率100%
在 Python 中解决旅行商问题的模拟退火算法 使用模拟退火元启发式求解旅行商问题，并将结果可视化。 首先使用贪心算法（最近邻）来构建初始解决方案。 一个简单的实现，提供了不错的结果。 在具有 100 个节点的 TSP 上生成的路由示例： https://camo.githubusercontent.com/a57e8044ffa0ec2370f4ffd988deaa45774a8e9a
模拟退火算法求解TSP问题
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模拟退火算法求解TSP问题 模拟退火算法求解TSP问题
模拟退火算法（python源码）
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使用模拟退火算法解决旅行商问题（TSP） 运行环境 - python2.7 - 默认是9个城市，城市由邻接矩阵表示，为了方便邻接矩阵由代码随机生成
模拟退火-遗传算法 34省会城市TSP问题python代码
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4星 · 用户满意度95%
在原有传统的遗传算法上进行改进，加入了精英主义和模拟退火的方法（比较简单），但算法的效率极高，相比之前大有改观。
Python实现 采用模拟退火算法求解商旅问题
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现有5个城市，对应的坐标分别为(x1,y1)，(x2,y2)，(x3,y3)，(x4,y4)，(x5,y5)。一个旅行商人要拜访这5个城市，他必须选择所要走的最短路径，要求每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。要求：采用模拟退火算法求解。
模拟退火算法求解旅行商TSP问题（Perl源码）
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使用启发式算法就求解旅行商（TSP）问题是一种现在较常使用的算法，但大多启发式算法程序都是用C或JAVA编写的，还很少有看到用perl编写的源码，所以有些使用Perl的朋友常常为找不到模板而发愁。我是一名在校学生，正好趁最近在学习模拟退火算法，并且喜欢Perl语言，我把写好的程序张贴出来晒晒，希望谢谢大家多多指教！
模拟退火算法python实现+PPT+视频演示
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模拟退火算法课程报告的PPT，python3代码，30个城市的TSP问题。附带一个模拟退火算法的视频演示。
模拟退火算法求解TSP
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TSP问题是一个组合优化问题。该问题可以被证明具有NPC计算复杂性。因此，借用模拟退火算法使得该问题的求解得以简化
改进模拟退火算法求解TSP问题
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改进模拟退火算法求解TSP问题也就是常说的旅行商问题
模拟退火TSP算法
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模拟退火算法求TSP问题的MatLab程序 主程序. 主程序中有一rand('seed',n) n 为某一整 数, 这是设置随机数发生器的种子，这样实际上规定 了随机数发生的方式，因此后面的随机数其实都是定 下来的，这样所有人就可以看到同一结果, 可注释掉 此行，
模拟退火算法解决TSP问题
浏览：40
4星 · 用户满意度95%
本资源包括“基于模拟退火算法解决TSP问题”的相关代码以及TSP的城市数据。
基于模拟退火算法的TSP算法
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压缩包里是用vs2013编写的利用模拟退火算法求解TSP问题，本人根据查找到的相应资源进行了改进，解决了一些bug，并修改了相应的代码，使得该程序二次开发利用起来更加方便、实用。
模拟退火算法求解TSP问题_模拟退火算法求解TSP问题_
浏览：191
模拟退火算法求解TSP问题，求解TSP问题的算法，很好的资料
基于模拟退火算法的TSP问题求解_模拟退火算法；TSP问题_
浏览：81
学习模拟退火算法及用该算法解决TSP问题
模拟退火算法解决TSP问题MATLAB代码
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5星 · 资源好评率100%
这段代码使用了模拟退火的思想解决TSP问题。在这个仿真实验中解决了自定义的20个城市的TSP问题，在设定合适参数后每次的运行中都能得到一个比较理想的结果。 Main.m文件是程序入口。 Data_file.m文件设置自定义的城市数据。 Swapcities.m文件中包含随机交换两个城市的函数。 Plotcities.m文件中包含将城市数据在二维平面上表示的函数。 Distance.m文件中包含计算
遗传算法、禁忌搜索、模拟退火、蚁群算法 解决三十个城市的旅行商问题python实现
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模拟退火算法解决TSP java代码
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使用模拟退火算法解决旅行商问题，使用java实现代码。
模拟退火算法求解TSP问题（Matlab)
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本文给出了TSP问题的模拟退火算法求解的Matlab代码
TSP的模拟退火算法
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一个模拟退火算法解决TSP的例子，有详尽的过程和注释
TSP 模拟退火算法
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TSP 采用模拟退火算法解决
SA-TSP模拟退火求解TSP
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模拟退火算法求解TSP问题的MATLAB程序,参考价值大
对TSP问题求解
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对TSP问题采用遗传算法，贪心算法以及穷举法进行求解
TSP旅行商问题，模拟退火算法
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cost存放了一个强连通图的边权矩阵，作为一个实例。 可在workspace中加载 运用此算法要注意多次试验。
simulated-annealing-tsp:模拟退火算法解决Python中的旅行商问题
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模拟退火算法解决Python中的旅行商问题 使用元启发法解决，并可视化结果。 首先使用贪婪算法（最近邻居）构建初始解决方案。 一个简单的实现，可以提供不错的结果。 在具有100个节点的TSP上生成的路由的示例。 迭代的适应性（目标值）。 参考文献
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