头脑风暴算法求解旅行商问题及matlab代码

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本文介绍了如何用头脑风暴算法解决旅行商问题,详细阐述了算法流程,并提供了MATLAB代码实现。旅行商问题寻找最短路径,而头脑风暴算法通过模拟扩展节点来寻找最优解。代码中利用UCB1策略扩展头脑风暴树,并设置了迭代次数和时间上限以找到最佳路径。

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头脑风暴算法求解旅行商问题及matlab代码

旅行商问题是计算机科学中的一类经典问题,主要是在给定的节点集合间找到一条路径,使得经过所有节点后回到起点的总路程最短。头脑风暴算法,也叫做蒙特卡罗树搜索算法,是一种基于模拟的计算智能算法。

下面,本文将介绍如何使用头脑风暴算法解决旅行商问题,并提供对应的 matlab 代码。

  1. 头脑风暴算法流程

一般而言,头脑风暴算法的流程可以概括为以下几个步骤:

Step 1: 初始化数据。包括需要搜索的状态空间,头脑风暴树的根节点等。

Step 2: 按照一定策略扩展头脑风暴树。例如,可以使用 “UCB1 算法”(上界置信区间算法)来选择扩展节点。

Step 3: 针对每个新扩展的节点,进行一次模拟,估算出它对应的值。

Step 4: 更新头脑风暴树中扩展节点的信息。这通常涉及到对节点的总访问次数和成功访问次数等信息的更新。

Step 5: 重复进行步骤 2~4,直到满足某个终止条件的要求。例如,可以设置一个时间或者迭代次数上限。

  1. 使用头脑风暴算法求解旅行商问题

对于旅行商问题,我们可以将各个城市看做是头脑风暴算法中的状态空间节点。具体而言,程序可以按照以下流程进行:

Step 1:构建城市之间的距离矩阵&#x

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