【TSP问题】基于变邻域搜索算法VNS求解旅行商问题附matlab代码

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⛄ 内容介绍

旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)一直是运筹学领域组合优化问题的研究热点,其基本特点是易于描述,难于求解,是典型的NP-hard问题.如生产计划调度,生产排程,集成电路的设计,物流调度与运输,计算机网络布线等问题都可以抽象为旅行商问题模型进行求解.因此,对旅行商问题的研究具有重要意义.近年来,针对经典旅行商问题的研究获得了极大的进展,旅行商问题的求解时间在不断地降低,解的质量在不断提升.但旅行商问题规模增大所带来的解空间的爆炸依旧是求解过程中的难题之一,多数旅行商问题在合理的时间成本之下依旧只能搜索到近似最优解,无法收敛到全局最优解.本文基于变邻域搜索(VNS)算法对TSP进行了精确求解。

⛄ 部分代码

%% swap操作后生成新的距离差矩阵Delta

%输入route:            一条路线

%输入dist:             距离矩阵

%输入i,j:             交换点i,j

%输出Delta1:           swap操作后的距离差值的矩阵

function Delta1=Update1(route,dist,i,j)

N=numel(route);                     %城市个数

route2=swap(route,i,j);             %交换route上i和j两个位置上的城市

Delta1=zeros(N,N);                  %N行N列的Delta初始化,每个位置上的元素是距离差值

for i=1:N-1

    for j=i+1:N

        Delta1(i,j)=cal_delta1(route2,dist,i,j);

    end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 徐伟华, 魏传祥, 张根瑞,等. 基于K-近邻域搜索的遗传算法求解旅行商问题[J]. 昆明理工大学学报(自然科学版), 2022(001):047.

[2] 陈雷, 张红梅, 张向利. 自适应动态邻域布谷鸟混合算法求解TSP问题[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(23):9.

[3] 李明海, 邢桂华. 用MATLAB实现中国旅行商问题的求解[J]. 微计算机应用, 2004.

[4] 邓健. 基于TS的旅行商问题研究[J]. 无线互联科技, 2018.

[5] 苏丽杰. 旅行商问题的算法研究[J].  2005.

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在解决旅行商问题时,变邻域搜索算法是一种有效的启发式方法。为了帮助你更好地掌握这一算法,推荐查看这份资源:《基于Matlab变邻域搜索算法解决旅行商问题》。这份资源包含了完整的Matlab源码以及详细的算法实现步骤,可以直接应用于TSP问题求解。 参考资源链接:[基于Matlab变邻域搜索算法解决旅行商问题](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/46j4t08wed) 首先,你需要准备Matlab开发环境,并确保版本为2019b或更高。接着,下载并解压资源包,找到主函数VNS_TSP.m,这是整个算法的入口点。这个主函数会调用其他辅助函数来执行具体的计算任务,例如初始化解、选择邻域结构、局部搜索、解的更新等。 具体到实现步骤,你可以按照以下流程操作:(步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容,此处略) 在这个过程中,你将使用Matlab的矩阵运算和图形绘制能力来实现算法,并可视化算法的运行结果。通过这套完整的代码和操作指南,你可以对变邻域搜索算法有更深入的理解,并能够将其应用于实际的优化问题中。 在掌握了基本的实现方法之后,如果你希望进一步研究变邻域搜索算法或其他智能优化算法旅行商问题上的应用,可以考虑获得专业的仿真咨询服务,以解决你在研究和开发中遇到的具体问题。 参考资源链接:[基于Matlab变邻域搜索算法解决旅行商问题](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/46j4t08wed)
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