基于模拟退火和遗传算法求解旅行商问题（MATLAB源码）

最新推荐文章于 2025-11-25 21:41:25 发布
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本文介绍了如何利用MATLAB实现模拟退火和遗传算法来解决旅行商问题，提供了相应的MATLAB源码。首先，通过距离矩阵D建立问题模型，然后分别展示了模拟退火算法和遗传算法的实现细节，包括主要函数和关键步骤。最后，给出了调用这两种算法解决旅行商问题的示例代码。

基于模拟退火和遗传算法求解旅行商问题（MATLAB源码）

旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短的路径，使得旅行商能够经过所有给定的城市一次，并回到起始城市。本文将介绍如何使用MATLAB编写源码，结合模拟退火算法和遗传算法来解决旅行商问题。

  1. 问题建模
    首先，我们需要对旅行商问题进行建模。假设有N个城市，我们可以用一个N*N的距离矩阵D来表示城市之间的距离。其中，D(i,j)表示城市i到城市j的距离。我们的目标是找到一个N+1维的最优路径向量P，其中P(1)表示起始城市，P(N+1)表示结束城市，而P(2)到P(N)表示经过的城市顺序。

  2. 模拟退火算法
    模拟退火算法是一种全局优化算法，它通过模拟金属退火的过程来搜索问题的最优解。在解决旅行商问题时，我们可以将路径长度作为目标函数。以下是使用模拟退火算法求解旅行商问题的MATLAB源码：

function [bestPath, bestLength] = tspSimulatedAnnealing<
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【TSP问题】基于模拟退火+蚁群+遗传算法求解旅行商问题含Matlab源码
qq_59747472的博客
04-05 676
1 简介 TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,采用模拟退火+蚁群+遗传算法​分别求解。​ 2 部分代码 function Shortest_Length=SATSP(C)a=0.99;%温度衰减函数的参数t0=99;tf=3;t=t0;MarkobLength=10000;%Markob链长度​n=size(C,1);%城市的数目​for i=1:n for j=1:n if i~=j D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,
基于模拟退火算法求解旅行商问题matlab源码
2301_78484069的博客
08-08 137
在上述代码中，我们使用了三个函数：calculate_cost用于计算路径长度，generate_new_solution用于生成新的解，并通过acceptance_probability函数来判断是否接受新解。最后，我们可以使用best_solution来获得旅行商的最优路径顺序。现在，您可以尝试使用这个Matlab源代码来解决其他城市数量的旅行商问题，或者尝试使用其他启发式算法来优化您的解决方案。在本文中，我们将使用模拟退火算法来解决31个城市的旅行商问题（TSP）并提供相应的Matlab源代码。
【TSP问题】基于模拟退火结合遗传算法求解旅行商问题matlab源码
m0_60703264的博客
10-09 720
【TSP问题】基于模拟退火结合遗传算法求解旅行商问题matlab源码 1 算法介绍 1.1 TSP介绍 “旅行商问题”(Traveling Salesman Problem,TSP)可简单描述为：一位销售商从n个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有可能路径中求出路径长度最短的一条。 旅行商的路线可以看作是对n城市所设计的一个环形，或者是对一列n个城市的排列。由于对n个城市所有可能的遍历数目可达(n-1)!个，因此解决这个问题需要O(n!)的计算时间。而由美国密执.
【TSP问题】基于模拟退火结合遗传算法求解旅行商问题Matlab源码
gitblog_06756的博客
05-02 410
【TSP问题】基于模拟退火结合遗传算法求解旅行商问题Matlab源码 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 此压缩文件包含了一种基于模拟退火结合遗传算法的旅行商问题（TSP）的Matlab源代码。旅行商问题是组合优化中的经典问题，目的是寻找最短的可能路径，使得旅行商能够访问每个城市恰好一次并返回出发点。 本源码利用模拟退火算法的随机搜索特性以及遗传算法的群体搜索能力，结...
TSP问题基于模拟退火结合遗传算法求解旅行商问题Matlab源码：项目推荐
gitblog_06740的博客
05-29 313
TSP问题基于模拟退火结合遗传算法求解旅行商问题Matlab源码：项目推荐 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在计算机科学和运筹学领域，旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是一个广为人知的组合优化问题。它要求寻找最短路径，使得旅行商能够从起点出发，访问每个城市一次，最终返回起点。今天，我们为您介绍一个开源项目——基...
【TSP】基于matlab GUI模拟退火+蚁群+遗传算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1611期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
12-18 1438
模拟退火+蚁群+遗传算法求解旅行商问题 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【TSP】基于matlab遗传和模拟退火算法求解旅行商问题【含Matlab源码 696期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
04-05 1443
遗传和模拟退火算法求解旅行商问题 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
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1 算法介绍 1.1 TSP介绍 “旅行商问题”(Traveling Salesman Problem,TSP)可简单描述为：一位销售商从n个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有可能路径中求出路径长度最短的一条。 旅行商的路线可以看作是对n城市所设计的一个环形，或者是对一列n个城市的排列。由于对n个城市所有可能的遍历数目可达(n-1)!个，因此解决这个问题需要O(n!)的计算时间。而由美国密执根大学的Holland教授发展起来的遗传算法，是一种求解问题的高效并行全.
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