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- 模拟退火算法实现，内负有模拟退火的聚类，TSP等等6种问题的实现例子，在EXAMPLE文件夹内
TSP
- 蚁群算法是新兴的仿生算法，最初是由意大利学者Dorigo M于1991年首次提出，由于具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制和易于与其它方法结合等优点，成为人工智能领域的一个研究热点。本程序是实现简单的蚁群算法
TSp
- 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。 bianquan.m文件给出了一个参数实例，可在命令窗口中输入bianquan,得到邻接矩阵C和节点个数N以及一个任意给出的路径R,，回车后再输入jiaohuan3,得到了最优解。 由于没有经过大量的实验，又是近似算法，对于网络比较复杂的情况，可以尝试多运行几次jiaohuan3,看是否能到进一步的优化结果。
TSP
- 用模拟退火算法求解TSP问题 [1]主函数tsp.m [2]计算路径长度的子函数 route_long.m [3]随机交换两个节点的顺序函数exchange.m
旅行商问题
- % MTSPF_GA Fixed Multiple Traveling Salesmen Problem (M-TSP) Genetic Algorithm (GA) % Finds a (near) optimal solution to a variation of the M-TSP by setting % up a GA to search for the shortest route (least distance needed for % each salesman to trav
AHybidGeneticAgorithmtoSolveTS
- 求解TSP和MTSP的混合遗传算法_英文_,Abstract:M any app licat ions are invo lved w ith mult ip le salesmen each of w hom visits a subgroup cit ies and returns the same start ing city. The to tal length of all subtours is required to be m ini2 mum. Th is is called
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
GA-TSP
- 遗传算法求解TSP问题。包含6个文件。用matlab打开gatsp1.m，点击运行即可以得出结果。distTSP.txt文件包含了城市数据。如果更改了城市数，则须修改gatsp1.m文件中的N参数。-Genetic algorithm for TSP. Contains 6 files. Using matlab to open gatsp1.m, click on the results of running that can be drawn. distTSP.txt file contai
tsp-ga.m
- sovling TSP(Travelling Salesman Problem) with GAs -sovling TSP (Travelling Salesman Problem) with GAs
TSPandMTSP
- MTSP 问题其实与单 旅行商问题(Traveling Salesperson Problem ,简称TSP) 相似,但是由于添加了任何城市只要被某一旅行商访问到即可这个附加条 件,因而增加了问题复杂度。在以前使用遗传算法(GA) 研究解决MTSP 问题时,通常采用标准的TSP 染色体和处理方法。-M any app licat ions are invo lved w ith mult ip le salesmen each of w hom visits a subgroup c
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
ACOforTSP
- tsp问题的群蚁算法实现，其中c为测试矩阵，代表各点的相对坐标，NC_max 最大迭代次数 ，m蚂蚁个数，Alpha 表征信息素重要程度的参数，Beta 表征启发式因子重要程度的参数，Rho 信息素蒸发系数，Q 信息素增加强度系数，R_best 各代最佳路线，L_best 各代最佳路线的长度，运行后得到最佳路线和收敛曲线-ant problem tsp algorithm group, of which c for the test matrix, the representative of
AntSystem
- 一个较好的蚁群MATLAB程序，附地图。-In this M-file, the implemention of ACO Algorithm is given with the support of reference papers listed. You can easily use it as following command to see the pictures of result and the iterative playing course.
TSP
- 八个点的tsp问题，matlab的源代码的m文件，要把txt文档放到指定文件夹中才能运行，能运行出路线结构-Tsp eight points of the problem, matlab source code of the m documents to txt files on the specified folder in order to run, to run a route structure
Multi-travelingsalesmanproblem
- 多旅行商问题是单旅行商问题的扩展, 具有更广泛的实际意义。在研究M TSP 解的特点的基础上, 提 出了最小化总行程和均分多个旅行商访问点数、最小化总行程及均分访问路程的两个多目标的M TSP 问题, 并分别给出了相应的数学模型、求解算法和应用实例, 实例表明模型的正确性。-Multi-traveling salesman problem traveling salesman problem is a single expansion, with a wider range of pra
mtspf_ga
- 基于遗传算法的多旅行商问题求解，有过程变化图-MTSPF_GA Fixed Multiple Traveling Salesmen Problem (M-TSP) Genetic Algorithm (GA)
mtsp_ga
- MTSP_GA Multiple Traveling Salesmen Problem (M-TSP) Genetic Algorithm (GA) Finds a (near) optimal solution to the M-TSP by setting up a GA to search for the shortest route (least distance needed for the salesmen to travel to each city exactly o
AntSystem-WithPlay
- matlab,蚁群算法解TSP，M文件，最优解-matlab, ACO for TSP, M files, the optimal solution
M-TSP
- 多旅行商问题的程序代码，通用性强，稍加修改就能使用。-solution of M-TSP problem
TSP_edge_histogram_modal.m
- 用分布式优化算法（EDA）的概率思想解决tsp问题。其中概率矩阵用（EHM）模型建立。里面有具体注释。(using EDA solve the TSP)