使用粒子群算法解决旅行商问题

最新推荐文章于 2024-02-22 19:10:22 发布
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文章标签： 算法 前端 数据结构 matlab
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本文详细阐述了如何运用粒子群优化算法（PSO）解决经典的旅行商问题（TSP）。通过将问题转化为寻找最短路径的优化问题，利用Matlab进行实现并展示了一个10城市的实例，探讨了算法的局限性和其他可行的解决方案，如遗传算法和模拟退火算法。

使用粒子群算法解决旅行商问题

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种优化算法，利用群体智能来找到搜索空间中的最优解。旅行商问题（Travelling Salesman Problem，TSP）是经典的组合优化问题，要求在给定城市之间找到最短的路径。本文介绍如何使用粒子群算法来解决TSP，并提供Matlab代码实现。

  1. 问题描述

假设有nnn个城市，它们的坐标为(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_n,y_n)(

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【智能算法】粒子群算法 PSO 求解旅行商问题
Fanjufei的博客
08-29 563
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题。在TSP中，旅行商需要访问一系列城市并返回起始城市，使得旅行的总路程最短。这个问题可以具体描述如下：给定一组城市和它们之间的距离或成本矩阵，以及一个起始城市，要求找到访问每个城市一次并回到起始城市的最短路径。旅行商在每个城市只能访问一次，且路径必须是连续的。TSP是一个NP-hard问题，即随着城市数量的增加，寻找最优解的计算复杂性呈指数级增长。因此，对于大规模问题，求解精确的最优解可能非常困难。
粒子群算法求解TSp问题
05-03
用粒子群算法求解旅行商问题，实现离散与连续的转化，充分发挥粒子群算法优势！！！！！！！！！！！！！！！！！！
粒子群算法解决TSP问题
08-04
粒子群算法解决TSP问题的关键在于全局最优值的定义和本次种群最优值的定义，本算例通过对点的位置进行最优值的定义，每次迭代各个点以概率的形式朝着全局最优和本次最优靠近。程序可直接运行，有部分程序说明。
粒子群算法 java_粒子群算法解决TSP问题
weixin_39543773的博客
02-21 302
1. 粒子群算法简介**粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)**由Kennedy和Eberhart在1995年提出，属于进化算法的一种，是通过对模拟鸟群扑食行为设计的。基本思想： 从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的品质。场景设定 : 一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还...
粒子群优化算法求解TSP问题
最新发布
m0_52448367的博客
02-22 4395
从上述结果可知，针对14个城市的TSP问题，粒子群优化算法求解得出的最短路径值为42.0138。粒子群算法是基于概率的随机自搜索算法，同遗传算法一样都是不稳定的，每次的搜索结果都不尽相同。需要不断修改粒子群大小与演化次数来获取最优值。但是，每次运行的结果不会相差很大，最短距离基本都在42-45之间，上面仅给出了四次结果。粒子群算法在计算最优解会出现陷入局部最优的情况，但是它的运行效率高，在实际的应用中有很好的效果。
基于matlab粒子群算法解决旅行商(TSP)问题代码
10-16
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟自然界中鸟群或鱼群集体行为的优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。它基于群体智能，通过群体中的个体（粒子）在搜索空间中的随机游动来寻找...
Python粒子群优化算法解决TSP旅行商问题
09-21
Python代码+可视化：智能优化算法学习-粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）解决TSP问题
使用粒子群算法解决旅行商问题的MATLAB实现
这个程序使用了粒子群算法来寻找旅行商问题的近似最优解。由于TSP是一个NP完全问题，无法找到精确解，因此PSO等全局优化算法提供了在合理时间内找到接近最优解的途径。程序的运行效果依赖于参数的选择，如种群大小、...
TSP.rar_tsp-419_改进粒子群算法_旅行商问题_粒子群旅行商_遗传算法
07-15
本文主要探讨的是将遗传算法与粒子群优化算法结合，用于解决旅行商问题。这种结合方法可以充分利用两种算法的优势，提高求解效率和解的质量。 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟自然界...
粒子群算法求解TSP问题（matlab源码）.zip
05-04
TSP (traveling salesman problem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本资源使用matlab软件，基于粒子群算法（PSO）对TSP问题进行了求解。
粒子群优化算法解决旅行商（TSP）问题
04-13
粒子群优化算法解决旅行商（TSP）问题，求解全国31个省会城市的一次历遍的最短距离。代码可运行
python求解TSP问题+gurobi+PSO(粒子群算法)
11-19
用两种方法通过python编程对TSP问题的求解 , 一是通过gurobi求解器求解 , 二是通过智能算法PSO(粒子群算法)进行求解 . 并画出最优路径 . 资源中包括TSP问题的数学模型 , 两种求解方法的python代码 , 以及求解结果图 . 是学习最优化算法的绝佳实践项目 . 另:包含生成随机城市代码 , 可随意调整问题规模 , 获取实验结果 .
粒子群(PSO)解决TSP问题
Your Blog
03-28 1万+
粒子群算法也称粒子群优化算法，简称PSO(Partical Swarm Optimization)。 以下是求解TSP问题的源码：#include <vector> #include <time.h> #include <stdlib.h> #include <iostream> #include <math.h> #include <fstream> using namespace std; #
粒子群算法（PSO）求解TSP问题
村头
01-21 1万+
TSP 1.1问题描述     给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起 始城市的最短回路。这里给定 10 个城市和两两之间的距离。如图 2.1 所示。 1.2 粒子群算法求解 1.2.1 求解思路     粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。     在 TSP 问题中，我们将每一条访问城市的顺序编码为一个个体，每个种群有 n 个个体，即有 n 种访问顺序，同时，每个个体又有 9
基于粒子群算法求解TSP问题（JAVA）
热门推荐
wangqiuyun的专栏
10-09 3万+
一、TSP问题 TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，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。 TSP问题是一个组合优化问题。该问题可以被证明具有NP
【TSP问题】基于粒子群算法求解旅行商问题含Matlab源码
matlab_dingdang的博客
06-07 987
旅行商问题（Traveling Salesman Problem）是一个典型的组合优化问题，旅行商问题描述如下：给定 n 个城市及两两城市之间的距离，求一条经过各城市一次且仅一次的最逗路线。其图论描述为：​TSP 问题的求最优化解是很困难的。对于有着 n 个城市的 TSP问题，存在着（n-1）! /2 条可能的路径。随着城市数目 n 的增长，可能路径的数目以 n 的指数倍增加，如果使用穷举法搜索，需要考虑所以的可能情况，并两两比较，找出最优解，那么可搜索的路径及其距离之和的计算量将正比于 n! /2，算法的
实验7 粒子群优化算法求解tsp问题
blaze_jack
01-31 1万+
传送门（所有的实验都使用python实现） 实验1 BP神经网络实验 实验2 som网实验 实验3 hopfield实现八皇后问题 实验4 模糊搜索算法预测薄冰厚度 实验5 遗传算法求解tsp问题 实验6 蚁群算法求解tsp问题 实验7 粒子群优化算法求解tsp问题 实验8 分布估计算法求解背包问题 实验9 模拟退火算法求解背包问题 实验10 禁忌搜索算法求解tsp问题 ...
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