离散浣熊优化算法DCOA求解大规模旅行商问题(Large-Scale Traveling Salesman Problem,LTSP)附MATLAB代码

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大规模旅行商问题(Large-Scale Traveling Salesman Problem,LTSP)是指客户节点数量超过 1000 个的旅行商问题,其核心是寻找一条最短路径,使旅行商从起点出发,遍历所有客户节点后返回起点,且每个节点仅访问一次。由于 LTSP 的解空间随节点数量呈阶乘级增长,传统精确算法难以在有效时间内求解。离散浣熊优化算法(Discrete Coati Optimization Algorithm,DCOA)通过模拟浣熊的自然行为,结合离散化操作,能够在大规模解空间中高效搜索近似最优解。本文将构建适用于 LTSP 的 DCOA 模型,设计关键算子与求解流程,并通过实验验证其性能。

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🌟 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统(BMS)SOC/SOH估算(粒子滤波/卡尔曼滤波)、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进(扰动观察法/电导增量法)
🌟 元胞自动机方面
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🌟 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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### DualOpt 算法及其在大规模旅行商问题中的应用 DualOpt 算法是一种用于求解旅行商问题Traveling Salesman Problem, TSP)的局部搜索算法,其核心思想是通过双重优化策略逐步改进路径,以达到更优的解。该算法属于2-opt类方法的一种扩展形式,通常用于解决单仓库和多仓库的大规模TSP问题,尤其适用于需要高效计算近似最优解的场景。 DualOpt 的基本操作方式是:从一个初始路径出发,反复选择两个边并交换它们的位置,从而生成新的路径,并判断是否能够缩短总路径长度。与传统的2-opt算法相比,DualOpt 会引入额外的优化规则或启发式机制,例如动态调整搜索方向、结合贪婪策略等,以提升收敛速度和解的质量[^1]。 在大规模旅行商问题中,DualOpt 算法常与其他元启发式算法结合使用,如遗传算法(GA)、模拟退火(SA)或禁忌搜索(TS),形成混合优化策略。这种组合可以利用 DualOpt 的局部搜索能力对全局搜索结果进行精细化处理,从而在有限时间内获得高质量的解。例如,在分支定价法求解多仓库多旅行商问题(LS-MDMTSP)后,可将 DualOpt 应用于每个子路径的优化阶段,进一步压缩路径成本[^1]。 此外,DualOpt 算法也可以嵌入到智能群体优化算法中,如离散浣熊优化算法DCOA)。在这种情况下,DualOpt 可作为个体路径的局部优化工具,提升整个种群的搜索效率和解的稳定性。例如,在每次迭代后对当前最优路径执行 DualOpt 操作,有助于避免陷入局部最优并加速收敛过程[^2]。 以下是一个简化的 DualOpt 算法实现示例(Python): ```python def dual_opt(tsp_path): n = len(tsp_path) improved = True while improved: improved = False for i in range(n - 2): for j in range(i + 2, n): if j - i == 1: continue # 计算原路径和新路径的距离差 original_cost = distance(tsp_path[i], tsp_path[i+1]) + distance(tsp_path[j], tsp_path[(j+1) % n]) new_cost = distance(tsp_path[i], tsp_path[j]) + distance(tsp_path[i+1], tsp_path[(j+1) % n]) if new_cost < original_cost: tsp_path[i+1:j+1] = tsp_path[i+1:j+1][::-1] improved = True return tsp_path def distance(a, b): return ((a[0] - b[0])**2 + (a[1] - b[1])**2)**0.5 ``` 上述代码展示了如何基于 DualOpt 原理对路径进行局部翻转操作,以寻找更短的路径方案。
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