Matlab蚁群算法求解76城市旅行商问题

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布
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本文详细介绍了如何运用Matlab中的蚁群算法解决旅行商问题，特别是76城市的实例。通过初始化参数、模拟蚂蚁移动、更新信息素矩阵等步骤，寻找最短路径。提供的Matlab代码可帮助读者理解和应用蚁群算法。

Matlab蚁群算法求解76城市旅行商问题

旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，它要求在给定的一系列城市中找到最短路径，使得旅行商访问每个城市一次且回到起始城市。本文将介绍如何使用Matlab中的蚁群算法来解决76城市的TSP问题，并提供相应的源代码。

蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的随机搜索优化算法。在蚁群算法中，将一群蚂蚁放置在问题的解空间中，通过模拟蚂蚁在解空间中移动的过程来寻找最优解。每只蚂蚁根据信息素和启发式信息的指引选择下一步的移动方向，并且通过更新信息素来实现全局搜索和局部搜索的平衡。

首先，我们需要初始化一些参数。定义城市的坐标矩阵city_locations，其中每一行表示一个城市的坐标。定义蚂蚁的数量num_ants、迭代次数num_iterations、信息素衰减因子rho、信息素的重要程度alpha和启发式信息的重要程度beta。

city_locations = [x1, y1; x2, y2
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【ACO TSP】基于matlab蚁群算法求解76城市旅行商问题【含Matlab源码 409期】
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02-27 910
蚁群算法求解76城市旅行商问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
用蚁群算法求解31城市旅行商问题
2301_79331230的博客
08-06 181
在这段代码中，我们首先定义了问题的输入，包括距离矩阵、蚂蚁数量、迭代次数等参数。通过模拟蚂蚁觅食行为，我们可以有效地搜索问题的解空间，并找到最优的路径。问题的描述是：给定一组城市和它们之间的距离矩阵，要求找到一条最短路径，使得旅行商可以从一个城市出发，经过每个城市恰好一次，最后回到起始城市。在本文中，我们将使用MATLAB编程语言来实现蚁群算法，并解决一个经典的旅行商问题。首先，我们需要定义问题的输入。这个距离矩阵可以表示为一个对称的31x31矩阵，其中第i行第j列的元素表示城市i到城市j的距离。
【TSP问题】基于蚁群算法求解旅行商问题附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
07-21 1260
旅行商问题（Traveling Salesperson Problem，TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是在给定一组城市和它们之间的距离的情况下，找到一条最短的路线，使旅行商能够访问所有城市一次且仅一次，最终回到起点。TSP问题具有极高的计算复杂度，随着城市数量的增加，求解难度呈指数级增长。蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种基于群体智能的启发式算法，它模拟了真实蚂蚁觅食时的路径选择行为，能够有效地解决TSP问题。
Matlab基于蚁群算法求解多旅行商MTSP问题
m0_60703264的博客
08-14 3974
一、蚁群算法简介 蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法：蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下信息素(pheromone)的物质进行信息传递，而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质，并以此指导自己的运动方向。由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。蚁群算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。 二、TSP问题（旅行商问题） T S P 问...
Matlab实现蚁群算法求解旅行商优化问题（TSP）（理论+例子+程序）
Linyun2tt的博客
10-29 1496
（蚁群算法自适应的改进） 蚁群算法由意大利学者Dorigo M等根据自然界蚂蚁觅食行为提岀。蚂蚁觅食行为表示大量蚂蚁组成的群体构成一个信息正反馈机制，在同一时间内路径越短蚂蚁分泌的信息就越多，蚂蚁选择该路径的概率就更大。蚁群算法的思想来源于自然界蚂蚁觅食，蚂蚁在寻找食物源时，会在路径上留下蚂蚁独有的路径标识——信息素，蚂蚁会感知其他蚂蚁在各条路径上留下的信息素，并根据各条路径上的信息素浓度来选择之后要走的路，路径上留有的信息浓度越高，则蚂蚁更倾向于选择该路径。
【优化算法】蚁群算法求解旅行商问题（TSP问题）的Matlab代码
hshshhhhhh的博客
08-02 2272
代码保存后直接运行主程序可得运行结果。优化算法之蚁群算法，也是一种元启发式算法，适用于求解旅行商问题（TSP）
基于蚁群算法的旅行商问题(TSP)求解(matlab实现)
配电网和matlab的博客
06-08 2443
蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)是由意大利学者M.Dorigo等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法，其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M.Dorigo等人将其用于解决旅行商问题(traveling salesman problem,TSP),并取得了较好的实验结果。
【TSP问题】基于蚁群算法求解76城市旅行商问题含Matlab源码
matlab_dingdang的博客
06-06 451
旅行商问题的传统求解方法是遗 传算法,此算法收敛速度慢,并不能获得问题的最优解.为了求取旅行商问题的最优解,本文在阐述蚁群算法的基本原理,模型以及在旅行商问题中的实现过程的基 础上,提出了一种以蚁群算法构建的基于MATLAB的求解旅行商问题的方法,并最后通过仿真实验获得了目前已知的最好解.　蚁群算法是受到对真实蚂蚁群觅食行为研究的启发而提出。生物学研究表明：一群相互协作的蚂蚁能够找到食物和巢穴之间的最短路径,而单只蚂蚁则不能。生物学家经过大量细致观察研究发现,蚂蚁个体之间的行为是相互作用相互影响的。蚂蚁在运
Matlab蚁群算法求解旅行商问题
qq_36422076的博客
04-15 503
3639 1315;4177 2244;3712 1399;3488 1535;3326 1556;3238 1229;4196 1004;3007 1970;2562 1756;2788 1491;2381 1676;3715 1678;3918 2179;4061 2370;3780 2212;3676 2578;4029 2838;4263 2931;假设有一个旅行商人要拜访全国 31 个省会城市，他需要选择所要走的路径，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。
TSP基于matlab蚁群算法求解76城市旅行商问题【含Matlab源码 409期】.zip
11-07
4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO旅行商问题 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
【ACO TSP】蚁群算法求解76城市旅行商问题【含Matlab源码 409期】.zip
06-23
4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO旅行商问题 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
Matlab蚁群算法求解TSP问题实例代码（带注释）
04-20
【Matlab蚁群算法求解TSP问题实例代码（带注释）】 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是一个经典的组合优化问题，它询问的是一个旅行商如何访问n个城市，并且每个城市只访问一次，然后返回起点，...
【路径规划-TSP问题】基于蚁群算法求解76城市旅行商问题含Matlab源码 上传.zip
01-07
【路径规划-TSP问题】基于蚁群算法求解76城市旅行商问题含Matlab源码的探讨 在计算机科学和运筹学中，旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题。问题的核心是：一个旅行商需要访问n...
湘大头歌程-Ride to Office练习笔记
myw071205的博客
11-29 620
Charley骑车从起点到终点（4500米）需要有人陪伴骑行，遇到更快者会加速跟上。输入给出同行者的速度v和出发时间t，要求计算Charley到达终点的最短时间（小数向上取整）。关键思路是Charley最终会与最快到达终点的人同时到达。解题时忽略提前出发者，对每个同行者计算其到达时间t + ceil(4.5/v*3600)，取最小值作为答案。代码使用limits.h初始化最小值和math.h的ceil函数处理取整。后文详细介绍了limits.h的常量定义和math.h的四种取整函数的功能与区别
dfs|mask^翻转
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
11-30 64
注意到：灯泡状态周期是6。
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
最新发布
2501_92729044的博客
11-30 125
本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法
子午的博客
11-30 470
民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
二维vector完全指南1：从定义到增删改查
布心老混子
11-30 463
这个指南涵盖了二维vector的所有基本操作，掌握了这些就能熟练使用二维vector解决各种问题！：vector会自动管理内存，无需手动释放。：每行可以有不同数量的元素。：如果知道大致大小，使用。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
2301_79248256的博客
11-24 816
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
Matlab蚁群算法求解旅行商问题的仿真研究
"本文详细探讨了使用Matlab进行旅行商问题(TSP)求解的蚁群仿真实现。通过介绍蚁群算法的原理、特点以及在Matlab中的具体实现步骤，展示了如何利用蚁群算法解决复杂优化问题。文章还提供了算法参数设置、仿真过程以及...
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