使用邻域连接法优化TSP问题的蚁群算法-Matlab实现

最新推荐文章于 2023-09-13 18:31:32 发布
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文章标签： 算法 matlab 数据结构
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本文探讨了如何使用邻域连接法改进蚁群算法来解决旅行商问题（TSP），通过限制蚂蚁探索范围以减少搜索空间，加速算法收敛。文章提供了一个4城市示例的Matlab代码实现，展示了该方法能提高算法的解决能力和收敛速度。

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使用邻域连接法优化TSP问题的蚁群算法-Matlab实现

旅行商问题（TSP）是计算中一个经典且富有挑战性的问题，它要求寻找给定的城市之间的最短路径。蚁群优化算法（ACO）是一种基于蚂蚁采食行为的启发式算法，用于解决TSP问题。

在本篇文章中，我们将介绍如何使用邻域连接法优化蚁群算法以更好地解决TSP问题，并提供Matlab代码实现。

邻域连接法基于从中心点开始，逐渐向外扩张的方式建立城市之间的链接。通过限制蚂蚁在每次迭代中探索的范围，邻域连接法可以大大降低搜索空间，加速算法的收敛速度。

下面是实现TSP问题的蚁群算法的Matlab代码。我们将使用一个4个城市的简单示例进行演示。

% 初始化数据
num_cities = 4;
distances = [0, 2,
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蚁群算法解决TSP问题代码 matlab代码
qq_37238053的博客
03-04 713
clear all; clc close all FileName=("C:\Users\Administrator\Desktop\TSPDataLib\oliver30.txt"); C=load(FileName); C(:,1)=[]; n=size(C,1); m=n; Alpha = 1; Beta = 5; Rho = 0.9; D=zeros(n,n); NC_MAX =300; NC = 1; Q=100; for i=1:n for j =1:n if
【路径规划-TSP问题】基于蚁群算法求解旅行商问题含Matlab代码
matlab_dingdang的博客
10-09 717
旅行商问题,即TSP问题(Trav01ingSalegmanProblem)是数学领域中著名问题之一,这是一个NP难题也是一个著名的组合优化问题.它广泛地应用于电力系统故障诊断,国防武器一目标分配(weapon—targetassignment)问题等领域.蚁群算法是模仿蚂蚁在寻找食物过程中的行为而形成的一种寻找优化路径的机率型模拟进化算法,经研究表明该算法具有许多优良的性质,具有一定的有效性和应用价值.根据蚂蚁寻找食物的行为和旅行商活动的相似性,利用蚁群算法可以求解旅行商问题,从而找到最短路径,实现最优解
蚁群算法解决TSP问题（matlab代码实现）
zzqingyun的博客
11-10 4381
%%%%%蚁群算法解决TSP%%%%% %%%%%初始化%%%%% clear all; %清除所有变量 close all; %清屏 clc ; %清图 m=50; %蚂蚁个数 Alpha=1; %Alpha表征信息素重要程度的参数 Beta=5; % Beta表征启发式因子重要程度的参数 Rho=0.1; % Rho信息素蒸发系数 NC_max=200; %最大迭代次数 Q=100; %信息素增加强度 C=[1304 2312;3639 1315;4177 2..
蚁群算法求解TSP问题matlab代码.zip
06-06
蚁群算法求解TSP问题matlab代码.zip
蚁群算法解决TSP问题MATLAB程序
12-11
压缩包内含有蚁群算法解决TSP问题的MATLAB源程序，代码有详细注释，还有一个TXT文档，文档中包含全国近60个城市的地理坐标，前34个为直辖市，省会及港澳城市，下载解压后直接用MATLAB运行即可
蚁群算法解TSP问题Matlab程序
04-13
本资源为自己编写的蚁群算法解TSP问题的Matlab代码，共大家共同学习和研究。
结合邻域连接法的蚁群优化（NACO）求解TSP问题 附Matlab代码.rar
02-13
蚁群优化算法是一种...NACO算法通过结合蚁群优化与邻域连接法，提高了算法在解决TSP问题时的搜索效率和质量。而Matlab代码的提供，则使得这一算法能够在教育和研究中得到更广泛的应用，促进了相关领域的研究和发展。
MATLAB实现禁忌搜索与蚁群优化算法解决TSP问题并动态可视化路径规划
最新发布
04-09
内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB实现禁忌搜索算法和蚁群优化算法来解决旅行商问题（TSP）。首先解释了禁忌搜索算法的核心概念，如禁忌表、特赦规则和邻域搜索，并展示了其实现代码及其动态绘图部分。接着...
结合邻域连接法的蚁群优化（NACO）求解TSP问题附Matlab代码.zip
12-09
【标题】中的“结合邻域连接法的蚁群优化（NACO）求解TSP问题”是指一种解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）的算法，该问题是一个经典的组合优化问题，旨在寻找最短的可能路径，使得一个旅行商可以...
蚁群算法求TSP问题matlab代码
篱落~~成殇~~
06-23 587
蚁群算法求TSP问题matlab代码 %%% 蚁群算法求解TSP问题 clc; clear all; %%%各目标点的位置坐标, %%%一时找不到数据，就自动生成了五十个坐标点（xi,yi),i=1,2...,50; x=randi([0,200],50,1); y=randi([0,200],50,1); city=[x,y]; city0=[0,0]; %%%出发点选取（0，0）； citys=[city0;city]; %%%将出发点加在50个点的开
蚁群算法解决TSP问题的MATLAB实现
05-07
利用matlab仿真蚁群算法解决TSP
Matlab蚁群算法求解TSP问题实例代码（带注释）
04-20
优化蚁群算法求解旅行商问题，TSP（Traveling Salesman Problem），实例代码和注释
蚁群算法解决 TSP问题 matlab 2017a 编程
09-15
包含 解决TSP 问题的蚁群算法 代码， matlab 2017a 环境下 完美运行 注释比较详细。容易上手 是matlab 入门 以及蚁群算法学的帮手
蚁群算法解决旅行商(TSP)问题matlab实现
10-16
本代码实现了蚁群算法并且很好的解决了旅行商问题，对比了多个城市的结果，给出了最优路径图。
基于NN最近邻优化算法的TSP问题求解matlab仿真
02-17
1.版本：matlab2022A。 2.领域：TSP问题 3.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《基于NN最近邻优化算法的TSP问题求解matlab仿真》 4.内容：基于NN最近邻优化算法的TSP问题求解matlab仿真。最近邻算法（Nearest Neighbor, NN）是一种简单且直观的贪婪算法，经常用于解决TSP（旅行商问题）的近似解。该算法从一个城市开始，然后每次选择距离当前城市最近的未访问城市作为下一个访问的城市，直到所有城市都被访问过，并且旅行商返回到起始城市。 5.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置。
蚁群优化算法解决TSP问题（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
12-11 828
旅行者问题，旨在解决最优路线，是一个经典的路径优化问题。TSP 是指一个旅行商为了去 N 个不同的城市，需要去每一个城市， 只去一次，然后回到原来的城市，形成一个圈，从许多可能的路径中找出最短的路径。TSP 是一种组合优化问题，具有广泛的实际背景和应用价值，可应用于监测山体险情的无线传感器网络系统的设计， 解决传统监测方法中精度有限、能耗高等问题 ,实现数据采集量大， 精度高、低功耗和可靠性高等优点。但是，近年来，出现了许多新的智能算法，如粒子群算法、蚁群算法和遗传算法。行百里者，半于九十。
蚁群遗传算法求解TSP的MATLAB代码
weixin_42575505的博客
12-31 389
蚂蚁群算法 (Ant Colony Optimization, ACO) 是一种基于自然界中蚂蚁寻找食物的行为模拟的优化算法。它可以用来求解旅行商问题 (Traveling Salesman Problem, TSP)。 下面是一个使用蚂蚁群算法求解 TSP 的 MATLAB 代码示例： ``` % 设置城市坐标 city_coords = [1 1; 2 2; 3 3; 4 4; 5 5]; %...
蚁群优化算法求解TSP问题及Matlab代码实现
network_web569的博客
09-13 215
蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，常用于解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）等组合优化问题。本文将介绍如何使用蚁群优化算法解决TSP问题，并提供相应的Matlab代码实现。TSP问题是在给定一组城市和它们之间的距离信息的情况下，找到一条最短路径，使得每个城市仅被访问一次，并最终回到起始城市。初始化城市之间的距离矩阵，表示为d，其中d(i,j)表示城市i和城市j之间的距离。
蚁群优化算法NACO结合邻域连接法在TSP问题中的应用
资源摘要信息:"结合邻域连接法的蚁群优化（NACO）求解TSP问题附Matlab代码.zip" ### 知识点一：蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO） 蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，它是由Marco ...
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