蚁群求解旅行商问题（TSP）的MATLAB例程

原创 已于 2024-12-18 08:04:04 修改 · 422 阅读 · 5 ·
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于 2024-08-08 10:31:20 首次发布

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% 蚁群优化TSP问题，MATLAB例程
% 2024-8-4/Ver1
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MATLAB小技巧（26）蚁群算法TSP求解
sinat_34897952的博客
07-04 647
MATLAB进行图像处理相关的学习是非常友好的，可以从零开始，对基础的图像处理都已经有了封装好的许多可直接调用的函数，这个系列文章的话主要就是介绍一些大家在MATLAB中常用一些概念函数进行例程演示！蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。这种算法具有分布计算、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。蚁群系统(Ant System或Ant Colony Syst
蚁群求TSP问题，MATLAB代码（订阅专栏后可直接复制粘贴，无需再次下载）
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
12-21 1556
本文给出一个蚁群算法求解TSP问题的例程，附有完整的MATLAB代码可供参考。
基于遗传算法的TSP算法(matlab实现)
配电网和matlab的博客
05-24 5118
对于n个城市的TSP问题，染色体分为n段，其中每一段为对应城市的编号，如对10个城市的TSP问题{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10},则|1|10|2|4|5|6|8|7|9|3就是一个合法的染色体。否则，结束遗传操作。TSP问题并不仅仅是旅行商问题，其他许多的NP完全问题也可以归结为TSP问题，如邮路问题、装配线上的螺母问题和产品的生产安排问题等，使得TSP问题的有效求解具有重要的意义。|kn|为一个采用整数编码的染色体，Dkikj为城市ki到城市kj的距离，则该个体的适应度为。
MATLAB初学者入门（23）—— 旅行商问题（TSP）优化
贾贾的博客
04-28 5950
旅行商问题（TSP, Traveling Salesman Problem）是一个经典的优化问题，要求找到一个最短的路线，使得旅行商从一个城市出发，经过所有城市一次后，回到原出发点。这是一个NP难问题，在数学优化和计算机科学中具有重要地位。MATLAB提供了一些工具和方法来解决这种类型的优化问题。
蚁群算法详解（含例程）
freeline的博客
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Python数模笔记-模拟退火算法（5）求解旅行商问题的联合算子模拟退火算法
youcans的博客
01-23 2610
提出一种新的交换-反序联合算子，可以同时获得由交换操作和反序操作所产生的 3条新路径，择优作为新解，从而提高模拟退火算法的优化性能。 文中给出了完整例程和运行结果。
C++实现的模拟退火算法解决旅行商问题
weixin_30591519的博客
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模拟退火算法是一种通用概率算法，用于在给定的大搜索空间内寻找问题的近似最优解。它由S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt 和M. P. Vecchi 在1983年提出。模拟退火算法的灵感来源于固体物理中退火过程，即通过逐渐降低系统的温度来减少晶体缺陷，从而达到能量的全局最小值，即热力学平衡状态。旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是最著名和广泛研究的组合优化问题之一。
MATLAB实现的ACO算法解决TSP问题代码示例
weixin_42430341的博客
11-07 1035
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本文档"ACO_matlab_code.rar"提供了一个MATLAB压缩文件，其中包含了解决旅行商问题（TSP）的蚂蚁群算法（ACO）的MATLAB例程。TSP是一个寻找最短路径遍历所有城市并返回起点的经典优化问题。代码基于蚂蚁群体在路径选择中释放信息素的模仿，通过信息素浓度的增减来指导群体找到最优解。此例程通过MATLAB编程实现...
【路径规划】全局路径规划算法——蚁群算法（含python实现）
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weixin_42301220的博客
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蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACO） 于1991年首次提出，该算法模拟了自然界中蚂蚁的觅食行为。蚂蚁在寻找食物源时， 会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。 信息素浓度的大小==表征路径的远近==， **信息素浓度越高， 表示对应的路径距离越短**。通常， 蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度较高的路径， 并释放一定量的信息素， 以增强该条路径上的信息素浓度， 这样，会形成一个正反馈。 最终， 蚂蚁能够找到一条从巢穴到食物源的最佳路径， 即距离最短。..
蚁群算法求解旅行商问题的Matlab实现与应用
资源摘要信息:"本例程是关于蚁群算法解决旅行商问题(TSP)的MATLAB实现。蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的优化算法，适用于解决组合优化问题，如旅行商问题，即寻找一条最短的路径，经过所有城市恰好一次并...
蚁群算法matlab.rar_matlab例程_Mathematica_
08-09
蚁群算法就是借鉴了这一机制，用于解决组合优化问题，例如旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP），即寻找访问多个城市并返回起点的最短路径。 在MATLAB中实现蚁群算法，通常包括以下步骤： 1. 初始化：...
精选资源
蚁群算法.rar_matlab例程_matlab_
08-10
蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁寻找食物路径的优化算法，它在解决组合优化问题，特别是图论中的旅行商问题（TSP）时表现出高效性。在本MATLAB例程中，我们将深入探讨蚁群算法的基本原理及其在MATLAB环境下的实现。 ...
【WRF-GC】化学初始/边界条件的处理说明（IC/BC in WRF-GC）
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WW、forever的博客
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化学初始/边界条件的处理说明（IC/BC in WRF-GC）
基于MATLAB的HSV颜色特征杂草图像识别系统设计与实现
Dev7z的博客
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随着农业信息化和智能化的发展，农田杂草的快速、准确识别对提高作物产量和实现精准农业具有重要意义。针对传统人工识别效率低、主观性强的问题，本文设计并实现了一种基于 MATLAB 的 HSV 颜色特征杂草图像识别系统。
Matlab入门案例介绍—常用的运算符及优先级
m0_59012156的博客
01-01 476
本文介绍了MATLAB中常用的运算符及其应用。算术运算符包括基本运算（+,-,,/,^）和矩阵运算（.,./,.^）等；关系运算符（==,~=,>,<,>=,<=）用于比较数值或矩阵；逻辑运算符分为元素级（&,|,~）和短路型（&&,||）。文章详细说明了各类运算符的使用方法、应用场景和注意事项，特别强调了矩阵运算与数组运算的区别。最后总结了MATLAB运算符的优先级顺序，括号运算具有最高优先级。这些运算符是MATLAB编程的基础组成部分，广泛应用于矩阵运算、
Matlab学习记录18
weixin_69179903的博客
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电脑信息：Intel® Xeon® CPU E5-2603 v3 @ 1.60GHz。系统类型：64位操作系统，基于X64的处理器 windows10 专业版。Matlab2021a与之前的版本也不同，sym改为str2sym。2、使用syms命令创建符号变量和符号表达式。1、使用sym命令创建符号变量和表达式。3.2.3 符号对象与数值对象的转换。3.1.2 创建符号变量和表达式。3.2.1 符号表达式的代数运算。3.2 符号表达式的代数运算。3.1 符号表达式的建立。3.1.1 创建符号常量。
积分旁瓣电平-matlab函数
诚朴勇毅
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这里生成了128位的随机相位编码波形，经过自相关后再做归一化，可以看到主瓣峰值为0dB，积分旁瓣的整体的平均水平再-25dB左右，峰值旁瓣电平为-16.88dB，与LFM信号的-13.2dB相比还是略低一点的。但是它不如LFM的旁瓣那么平滑，而是有很多凸起。
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