【PSO TSP】粒子群算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1334期】

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分类专栏： Matlab仿真实验室（奶茶价版）文章标签： matlab

于 2023-11-26 19:31:20 首次发布

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pso解决tsp matlab,PSO粒子群算法解决旅行商问题的MATLAB源码

weixin_42472941的博客

03-16

1327

%粒子群算法求解旅行商问题% By lReijclose all;clear all;PopSize=500;%种群大小CityNum = 14;%城市数OldBestFitness=0;%旧的最优适应度值Iteration=0;%迭代次数MaxIteration =2000;%最大迭代次数IsStop=0;%程序停止标志Num=0;%取得相同适应度值的迭代次数c1=0.5;%认知系数c2=0.7...

【PSO TSP】基于matlab GUI粒子群算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1334期】.mp4

02-22

步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码...

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【PSO TSP】混合粒子群求解旅行商问题【含Matlab源码 397期】

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12-02

842

混合粒子群求解旅行商问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

【PSO TSP】基于matlab粒子群算法求解旅行商问题（目标函数：最短距离）【含Matlab源码 5018期】

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07-11

918

粒子群算法求解旅行商问题（目标函数：最短距离）完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

【PSO TSP】粒子群算法求解旅行商问题【含GUI Matlab源码 1334期】

Matlab912100926的博客

06-21

778

粒子群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！

PSO-TSP粒子群求解旅行上问题（附MATLAB源码）

weixin_51321149的博客

07-11

749

如何找到一个总距离最短的行走路径，这一路径使得旅行商访问了每一个城市，且每个城市仅访问了一次，最后还要回到他最开始的位置。

【PSO TSP】基于matlab混合粒子群求解旅行商问题【含Matlab源码 397期】

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02-26

1799

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【PSO TSP】粒子群算法求解旅行商问题（目标函数：最短距离）【含Matlab源码 5018期】

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07-11

875

粒子群算法求解旅行商问题（目标函数：最短距离）完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

【PSO TSP】基于matlab GUI粒子群算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1334期】

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09-25

2511

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【TSP问题】基于混沌粒子群算法求解旅行商问题matlab源码

m0_60703264的博客

10-09

623

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..

【PSO TSP】混合粒子群算法求解旅行商问题【含 GUI Matlab源码 925期】

Matlab912100926的博客

06-18

358

混合粒子群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！

【PSO TSP】粒子群算法求解旅行商问题【含Matlab源码 445期】.zip

06-23

Matlab领域上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接...4.4.2 粒子群算法PSO旅行商问题 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA旅行商问题 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA旅行商问题 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE旅行商问题

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06-23

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完整的PID和LQR四旋翼无人机simulink,matlab仿真，两个slx文件一个m文件...

2504_94308238的博客

12-05

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最近在Matlab里搭了个包含PID和LQR两种控制方案的仿真框架，两个Simulink模型共用同一个动力学模型，参数配置都放在m文件里。先说PID控制那个slx文件，打开就能看到四个环形嵌套的控制器结构——这可不是为了好看，每个环对应姿态角、角速度、位置和速度四个控制维度。最后说说那个m文件里的数据记录功能，用To Workspace模块导出的数据结构比俄罗斯套娃还复杂。后来在slx里把两种控制器输出并联，用switch模块做实时切换，意外发现过渡过程比单一控制器还稳定——这可能就是玄学吧。

DEA模型MATLAB实现（CCR、BCC、超效率）

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12-05

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12-05

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探索Matlab/Simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1

2503_94171280的博客

12-02

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Matlab/simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1COST 是“欧盟科学技术合作组织”的简称，其英文全称是“European Co-operation in the field of Scientific and Technical Research”。BSM1所用的过程模型是已被认可的活性污泥一号模型（ASM1）和双指数沉淀速度模型。带14天晴天、阴天、雨天数据。在污水处理的研究领域，Matlab/Simulink的污水废水处理仿真基准模型BSM1可谓是一颗璀璨之星。

采用粒子群算法求解旅行商问题 matlab源码

12-03

粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，常用于求解旅行商问题。在Matlab中，我们可以使用以下源码实现。 ```matlab function [best_path, best_distance] = tsp_pso(points, swarm_size, max_iterations) num_points = size(points, 1); c1 = 2; c2 = 2; inertia_weight = 1; max_velocity = 0.1; % 初始化粒子位置和速度 positions = rand(swarm_size, num_points); velocities = rand(swarm_size, num_points) * max_velocity; personal_best = positions; global_best = inf; global_best_position = zeros(1, num_points); for i=1:max_iterations for j=1:swarm_size distance = calculate_distance(points, positions(j, :)); if distance < calculate_distance(points, personal_best(j, :)) personal_best(j, :) = positions(j, :); end if distance < global_best global_best = distance; global_best_position = positions(j, :); end end r1 = rand(swarm_size, num_points); r2 = rand(swarm_size, num_points); velocities = inertia_weight * velocities + c1 * r1 .* (personal_best - positions) + c2 * r2 .* (global_best_position - positions); velocities(velocities > max_velocity) = max_velocity; velocities(velocities < -max_velocity) = -max_velocity; positions = positions + velocities; end best_path = global_best_position; best_distance = global_best; end function distance = calculate_distance(points, path) distance = 0; num_points = size(points, 1); for i=1:num_points-1 distance = distance + norm(points(path(i), :) - points(path(i+1), :)); end distance = distance + norm(points(path(end), :) - points(path(1), :)); end ``` 在这个源码中，我们首先定义了一个tsp_pso函数来实现粒子群算法。该函数接受旅行商问题的点集、粒子群大小和最大迭代次数作为输入，并输出最佳路径和最短距离。我们使用随机初始化粒子位置和速度，并在每次迭代中更新粒子的位置和速度，直到达到最大迭代次数。粒子的个体最优和全局最优都被更新并用来指导粒子搜索的方向。最后我们定义了一个辅助函数calculate_distance来计算路径的总长度。以上就是使用粒子群算法求解旅行商问题的Matlab源码。