麻雀算法在旅行商问题中的应用及Matlab源码

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布

编码实践

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本文介绍了麻雀算法在旅行商问题中的应用，这是一个经典的组合优化难题。通过模拟麻雀觅食行为，该算法能有效寻找TSP的近似最优解。文中提供了Matlab源码示例，展示如何设置城市坐标、麻雀数量和最大迭代次数来求解问题，并强调了算法可能得到的是近似解而非全局最优解。

麻雀算法在旅行商问题中的应用及Matlab源码

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之间找到一条最短的路径，使得每个城市只访问一次，并最终回到起始城市。TSP是一个NP-hard问题，意味着在一般情况下很难找到全局最优解，因此需要采用启发式算法来近似求解。

麻雀算法（Sparrow Algorithm）是一种基于蜜蜂觅食行为的启发式算法，它模拟了麻雀在觅食过程中的行为。通过觅食麻雀之间的信息传递和局部搜索，麻雀算法可以有效地解决一些组合优化问题，包括TSP。

下面是使用Matlab实现的基于麻雀算法求解TSP的源代码：

function [bestPath, shortestDistance] = sparrowAlgorithmTSP(cities, numSparrows,

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【SSA TSP】基于matlab麻雀算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1575期】.mp4

02-22

优快云佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

智能优化算法应用：基于麻雀搜索算法的TSP问题求解 - 附代码

Jack旭的博客

11-09

5059

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【智能算法应用】灰狼算法求解TSP问题

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04-11

1133

旅行商问题（TSP）是一种著名的组合优化问题，它涉及寻找给定一组城市及其之间的距离或成本，如何规划一条最短的路径，使得旅行商从起点出发，访问每个城市一次，最后回到起点。[2] [1]刘海龙,雷斌,王菀莹,等.求解TSP问题的改进融合遗传灰狼优化算法[J].计算机仿真,2023,40(09):333-338.[1] 王芬,杨媛.基于猎人猎物优化算法求解TSP问题[J].宁夏师范学院学报,2022,43(07):59-63+71.其中，d表示节点间的欧氏距离。

TSP_collection:TSP算法全复现：遗传(GA)、粒子群(PSO)、模拟退火(SA)、禁忌搜索(ST)、蚁群算法(ACO)、自自组织神经网络(SOM)

05-22

Introduction 复现了一些TSP问题的相关算法，对TSP数据集st70.tsp进行了测试，并对此测试数据调整了参数，开箱即用。 Algorithms 动态规划(DP) 遗传算法(GA) 粒子群算法(PSO) 模拟退火算法(SA) 蚁群算法(ACO) 自适应神经网络(SOM) 禁忌搜索算法(TS) 指针网络(Pointer-network)[pytorch版本复现] Tips 遗传算法核心要素：父代集合的数量，选择两个父代个体的方式，交叉操作、变异操作粒子群算法核心要素：个体当前最优与粒子群群体当前最优，生成新个体的时候与这两个最优解都会发生交叉模拟退火算法核心要素：跳出最优解的概率必须是会随着时间变化，降温速度，初始温度，最终温度，随机解的生成方式，随季解数量蚁群算法核心要素：不同城市之间的概率转移矩阵不断变化（受信息素的影响），参数繁多自适应神经网络核心

【SSA TSP】麻雀算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1575期】

Matlab912100926的博客

06-13

1099

麻雀算法求解旅行商问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

【TSP问题】基于麻雀算法求解旅行商问题含Matlab源码

m0_57702748的博客

05-14

1 简介旅行商(TSP)问题是数学领域组合优化中著名的NP难题之一,又称旅行推销员问题[1].该问题的求解一直是学术界研究的热点问题.旅行商问题的表述比较容易,但对于路径的优化求解比较困难.对于TSP问题求解的传统方法有蛮力法、动态规划法、分枝限界法等[2],但当TSP问题的规模较大时,传统...

【TSP】基于matlab麻雀算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1575期】

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05-18

553

一、TSP简介旅行商 (TSP) 问题是数学领域组合优化中著名的 NP 难题之一, 又称旅行推销员问题. 该问题的求解一直是学术界研究的热点问题. 旅行商问题的表述比较容易, 但对于路径的优化求解比较困难. 对于 TSP 问题求解的传统方法有蛮力法、动态规划法、分枝限界法等, 但当 TSP 问题的规模较大时, 传统算法往往不能解决. 针对大规模的 TSP 问题, 近年来兴起的群体智能优化算法在该问题的求解中得到了很好的应用。 1 麻雀搜索算法麻雀搜索算法是受麻雀群体的捕食与反捕食行为启发得来. 麻雀的觅

【SSA TSP】基于matlab麻雀算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1575期】

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05-11

1526

麻雀算法求解旅行商问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

【TSP问题】基于麻雀算法求解旅行商问题含Matlab源码.zip

06-04

在提供的"【TSP问题】基于麻雀算法求解旅行商问题含Matlab源码.pdf"文件中，详细阐述了如何在Matlab环境下实现这一过程，包括算法的具体实现细节、代码结构以及可能的优化策略。通过阅读和理解这份源码，读者不仅...

VNS TSP基于matlab变邻域搜索算法求解旅行商问题【含Matlab源码 2633期】.zip

05-27

智能优化算法旅行商问题系列程序定制或科研合作方向： 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 ...

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步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考...

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2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...

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代码随想录 63.不同路径Ⅱ

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4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。

【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）

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本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。

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下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。

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本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。

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自然从不急于求成，金属在冷热交替中趋于稳定，算法亦在温度起落中逼近真理。” 寒冬里调温的空调、背包旅行时规划路线、手机 APP 优化资源分配 —— 生活中处处藏着 “寻找最优解” 的难题。有些问题看似简单，却因可选方案过多，让我们陷入 “局部最优” 的困境：就像在山谷中徒步，误以为眼前的山峰就是最高点，却不知翻过一座小山后，还有更广阔的天地。

麻雀算法在旅行商问题中的应用与Matlab实现

资源中提供的Matlab源码是解决TSP问题的关键，它将帮助研究者和工程师理解麻雀算法如何被编程实现，并应用于TSP问题的求解中。源码的详细注释将有助于用户理解每个函数和算法步骤的作用，同时提供了实证研究和实验...