用禁忌搜索算法解决旅行商问题的MATLAB实现

最新推荐文章于 2024-09-16 09:47:38 发布
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用禁忌搜索算法解决旅行商问题的MATLAB实现

旅行商问题是经典的组合优化问题之一，它的目标是在给定的城市之间找到最短的路径，使得每个城市恰好被访问一次，然后返回出发点。这个问题通常被称为NP完全问题，因此不存在一种有效的算法来找到最优解。然而，各种启发式算法被开发出来解决这个问题。本文将介绍如何使用禁忌搜索算法来解决这个问题。

禁忌搜索算法是一种基于局部搜索的元启发式算法。它是一个迭代算法，其中每一步都会生成一个新的候选解，并选择一个更优秀的候选解进行下一次迭代。在每次搜索过程中，算法都会维护一个“禁忌表”，该表记录了已经探索过的解和不应该在下一次迭代中再次探索的解。通过这种方式，禁忌搜索算法可以避免陷入局部最优解，并且可以探索更广阔的搜索空间。

下面是基于MATLAB的禁忌搜索算法求解旅行商问题的实现:

% 假设有6个城市，距离矩阵如下
d = [0, 3, 1,
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基于禁忌搜索算法求解旅行商问题附Matlab代码
与其临渊羡鱼,不如退而结网
07-13 226
该算法通过引入“禁忌表”来记录搜索过程中已经遍历的路径，以此来避免搜索过程中的重复、回溯等不必要的操作。禁忌搜索算法是一种随机搜索算法，它利用搜索空间中的局部信息来避免陷入局部最优解，从而在全局范围内找到最优解。将候选解与禁忌表中记录的解进行比较，如果候选解在禁忌表中，则拒绝该解；首先定义TSP问题的输入矩阵dist（表示城市之间的距离），以及一些禁忌搜索算法的参数，如候选解集合大小、禁忌长度、迭代次数等。判断候选解是否优于当前解。针对当前解，生成其邻域中的所有可行解，并从中随机选择一个解作为候选解。
基于禁忌搜索算法求解旅行商问题的MATLAB源码
最新发布
weixin_50547796的博客
10-09 194
旅行商问题是一个经典的组合优化问题，其目标是找到一条最短路径，使得旅行商能够访问所有城市且每个城市只访问一次，最后回到起始城市，由于TSP是一个NP完全问题，精确求解的复杂度非常高，因此通常使用启发式算法进行近似求解，其中禁忌搜索算法是一种常用的选择。使用以上源代码，可以在MATLAB中实现基于禁忌搜索算法的旅行商问题求解，通过调整参数如最大迭代次数和禁忌表大小，可以进一步优化求解结果，禁忌搜索算法是一种灵活且有效的近似求解方法，可用于解决各种组合优化问题。，它通过比较路径与禁忌表中的路径是否相等来判断。
禁忌搜索算法（TS算法）求解实例---旅行商问题 (TSP)
qq_63913621的博客
09-16 2231
禁忌搜索算法 (Tabu Search, TS)是一种基于局部搜索的启发式优化算法，由 Fred Glover 在 1986 年提出。禁忌搜索算法通过维护一个“禁忌表”来记录最近访问过的解或搜索路径，从而避免算法在搜索过程中陷入循环或局部最优解。通过合理的禁忌策略和多样化策略，TS 算法能够跳出局部最优解，找到全局最优解或近似最优解。
禁忌搜索算法解决旅行商问题的python示例实现
ASS-ASH的博客
01-23 763
禁忌搜索算法的核心思想是维护一个禁忌表，记录了一些不允许访问的解。在搜索过程中，算法会根据一定的策略选择下一个解进行探索，并根据目标函数的变化情况决定是否接受该解。如果接受了新的解，算法会更新禁忌表，并将当前解加入禁忌表中，以避免在接下来的搜索中再次访问相同的解。它基于局部搜索的思想，通过在搜索过程中禁止一些已经访问过的解，以避免陷入局部最优解，从而更有可能找到全局最优解。常见的策略包括使用邻域搜索来生成候选解，通过引入禁忌长度来控制禁忌表的大小，以及使用目标函数的变化情况来决定是否接受新的解。
禁忌搜索算法解决旅行商问题
WonderKing'blog
04-01 2464
禁忌搜索算法解决旅行商问题
禁忌搜索算法求解TSP旅行商问题C++（2020.11.19）
I have a dream, here my dreams come true!
11-19 4438
TS算法求解TSP问题C++1、禁忌搜索算法1.1 基本思想及主要特点1.2 基本概念1.3 算法流程22.1 主函数 1、禁忌搜索算法         禁忌搜索算法（tabu search/taboo search,TS）是一种模拟人类记忆功能特性的全局性搜索算法。它最初是由Glover提出的，主要用于解决组合优化问题，与局部优化法相比陷入局部极小值的概率更小，比遗传算法、模拟退火算法更易于利用问题的特殊信息。因此，它具有很强
求解旅行商问题（TSP）的禁忌搜索（TS）的matlab实现
12-24
通过这些模块化的函数，可以构建一个完整的禁忌搜索算法框架来求解旅行商问题。 在实际应用中，TSP的MATLAB实现还需要考虑其他优化策略，如改进的邻域操作、动态调整禁忌列表长度、多种记忆策略结合等，以提高算法...
基于Matlab禁忌搜索算法解决旅行商问题
pytorchCode的博客
07-18 156
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条路径，使得访问一组城市并返回起始城市的总距离最短。然而，禁忌搜索算法也有一些局限性，比如可能会陷入搜索空间的某些局部区域，无法全局优化。假设有n个城市，可以使用一个n×n的距离矩阵表示城市之间的距离，其中dist(i,j)表示第i个城市到第j个城市的距离。算法首先随机生成一个初始解，然后使用邻域操作生成多个邻域解，并从中选择非禁忌的最优解，在迭代过程中逐步更新当前解和禁忌表。
【路径规划-TSP问题】基于禁忌搜索算法求解旅行商问题Matlab源码 上传.zip
01-07
【路径规划-TSP问题】基于禁忌搜索...通过分析和理解这些源代码，我们可以深入学习禁忌搜索算法的实现细节，以及如何在Matlab环境中有效地解决旅行商问题。这不仅有助于提升编程技能，也能对优化理论有更深入的理解。
【路径规划-TSP问题】基于禁忌搜索算法求解旅行商问题Matlab源码2 上传.zip
01-07
【路径规划-TSP问题】基于禁忌搜索算法求解旅行商问题Matlab源码是一个典型的运筹学应用，涉及计算机科学、数学和优化理论。旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是寻找最短可能的路线，使得旅行商能够...
禁忌搜索算法求解TSP问题-python实现
_2312
04-05 7714
禁忌搜索算法求解TSP问题-python实现（附代码）
禁忌搜索算法python
天下弈星~的博客
10-18 1422
使用python对旅行商问题进行求解和可视化，提供完整的python代码（一步一步注释说明），并详细说明紧急表长度对算法性能的影响以及禁忌长度的设置方法。
禁忌搜索 理解与c++实现 解决旅行商问题
Lejeune的博客
04-24 1758
禁忌搜索 理解与c++实现 解决旅行商问题 首先介绍一下旅行商问题本身， 旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。 和...
禁忌搜索算法实现31个城市的TSP旅行商问题
tanya_dre的博客
03-23 1382
研究生专业课上的一门实验，当初做的时候其实迷迷糊糊的，参照了一些网友的思想完成了该篇实验。 但本次是在全邻域内搜索，当初实现局部邻域搜索的时候，结果并不是那么理想，所以有朋友有好的想法可以一起分享分享。 #-*-coding:gb2312-*- # 禁忌搜索算法实现31个城市TSP问题 import random import math import matplotlib.pyplot as plt global m, best, tl, ca # m 城市个数 best全局最优 tl初始禁忌长度
基于MATLAB优化的改进禁忌搜索算法求解旅行商问题
uote_e的博客
07-27 196
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是一个经典的组合优化问题，它要求寻找一条最短的路径，使得旅行商可以恰好访问每个城市一次，并回到出发点。禁忌搜索是一种常用的启发式算法，用于解决TSP问题，在此我们将介绍一种基于MATLAB优化的改进禁忌搜索算法。假设有n个城市，城市间的距离由一个n×n的距离矩阵D表示，其中D(i,j)表示城市i到城市j的距离。通过维护禁忌列表和进行局部搜索，能够避免陷入局部最优解，找到较好的全局最优解。函数，我们可以得到最优解和最优目标函数值。
基于禁忌搜索算法的旅行商问题求解 MATLAB 仿真
BUG？不存在的！
07-20 190
在本篇文章中，我们介绍了禁忌搜索算法，并提供了一个完整的MATLAB实现，以解决TSP问题。在本篇文章中，我们介绍了禁忌搜索算法，并提供了一个完整的MATLAB实现，以解决TSP问题。TSP是一个NP难问题，旨在找到一条路径，该路径将所有城市恰好访问一次，并最终返回出发城市而使得路径长度最短。在TSP问题中，禁忌表通常记录访问过的城市和路径。在上面的代码片段中，主要函数是tabuSearch，它接受一个距离矩阵，一个禁忌表的长度和一个最大迭代次数作为输入，并返回找到的最佳路径和路径长度。
禁忌搜索算法求解旅行商问题
weixin_50547796的博客
09-02 248
实现了禁忌搜索算法，接受输入参数包括距离矩阵D，禁忌表长度TabuLength，最大迭代次数MaxIterations和禁忌期限TabuTenure，它返回最优解bestTour和对应的最短路径长度shortestDistance。首先需要定义问题的输入和目标，假设有n个城市，城市之间的距离由一个n×n的距离矩阵D表示，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条最短路径，使得旅行商能够依次访问所有城市并回到起始城市。计算给定路径的总距离，接受输入参数包括路径t和距离矩阵D。
基于禁忌搜索算法的旅行商问题matlab实现
在介绍关于“求解旅行商问题（TSP）的禁忌搜索（TS）的matlab实现”时，首先需要对旅行商问题和禁忌搜索算法进行详细的阐述，并在此基础上讨论禁忌搜索算法在TSP问题上的应用以及如何使用Matlab来实现这一过程。...
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