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TSP
2024/4/11 19:18:34
4基于pytorch的蚁群算法求解TSP(旅行商问题)，访问一座城市并回到最初位置的最佳路径，解决组合中的NP问题。程序已调通，替换自己的数据可以直接运行。
基于pytorch的蚁群算法求解TSP(旅行商问题)，访问一座城市并回到最初位置的最佳路径，解决组合中的NP问题。程序已调通，替换自己的数据可以直接运行。 4pytorchTSP路径优化 (xiaohongs4pytorchTSP路径优化 (xiaohongshu.com)4pytorchTSP路径优化…
【人工智能Ⅰ】实验3：蚁群算法
实验3 蚁群算法的应用
一、实验内容
TSP 问题的蚁群算法实现。 二、实验目的
1. 熟悉和掌握蚁群算法的基本概念和思想；
2. 理解和掌握蚁群算法的参数选取，解决实际应用问题。 三、实验原理
1．算法来源
蚁群算法的基本原理来源于自然界…
模拟退火算法（SA）求解旅行商问题（TSP）python
目录
一、模拟退火算法求解TSP（city14）的python代码
二、city14的运行结果
三、 模拟退火算法求解TSP（city30）的python代码
四、city30的运行结果 一、模拟退火算法求解TSP（city14）的python代码
impor…
基于遗传算法的TSP问题求解，GA-TSP
目录
背影 遗传算法的原理及步骤 基本定义 编码方式 适应度函数 运算过程 代码 结果分析 完整代码下载： 基于遗传算法的TSP问题求解，GA-TSP（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88674741
背影
基于遗传算法的TSP问题求解…
优化算法丨遗传算法求解CVRP问题
智能优化算法系列： （1）遗传算法求解CVRP
引言
前面的ortools虽好，但是不能够制定特意的算法，本次为大家推荐一款新的算法包，大家可以去调试比对
问题
本次的求解问题是：30个顾客，…
POJ 2688 BFS+TSP 问题
题目大意：给定一张图，包括 . * o x ,分别为可行点，目标（可能不止一个），墙；目标：以最短的距离遍历这个图上的所有 * ，机器人可以直接清理垃圾无需时间；…
【人工智能Ⅰ】实验2：遗传算法
实验2 遗传算法实验 一、实验目的
熟悉和掌握遗传算法的原理、流程和编码策略，理解求解TSP问题的流程并测试主要参数对结果的影响，掌握遗传算法的基本实现方法。 二、实验原理
旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Proble…
淘金优化算法GRO求解不闭合SD-MTSP，可以修改旅行商个数及起点（提供MATLAB代码）
一、淘金优化算法GRO
淘金优化算法（Gold rush optimizer，GRO）由Kamran Zolf于2023年提出，其灵感来自淘金热，模拟淘金者进行黄金勘探行为。淘金优化算法（Gold rush optimizer，GRO）提…
C++下基于遗传算法解决TSP问题
TSP问题的遗传算法实现（C）_tsp问题c_努力学习的小菜的博客-CSDN博客
遗传算法求解过程，与模拟退火类似，也是猜答案，然后根据迭代找一个最优的解。
SD-MTSP：蜘蛛蜂优化算法SWO求解单仓库多旅行商问题MATLAB（可更改数据集，旅行商的数量和起点）
一、蜘蛛蜂优化算法SWO
蜘蛛蜂优化算法（Spider wasp optimizer，SWO）由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出，该算法模型雌性蜘蛛蜂的狩猎、筑巢和交配行为，具有搜索速度快，求解精度高的优势。蜘蛛蜂优化算…
单目标应用：求解旅行商问题（TSP）的猎豹优化算法（The Cheetah Optimizer，CO）提供MATLAB代码
一、猎豹优化算法
猎豹优化算法（The Cheetah Optimizer，CO）由MohammadAminAkbari等人于2022年提出，该算法性能高效，思路新颖。
参考文献： Akbari, M.A., Zare, M., Azizipanah-abarghooee, R. et al. The…
自适应遗传算法求解TSP问题（Java）
1 引言
普通遗传算法（Sample Genetic Algorithm, SGA）存在着严重的缺点，它的Pc和Pm的值是固定的，本文采用自适应遗传算法进行求解TSP问题。不管是优良个体还是劣质个体都经过了相同概率的交叉和变异操作。这会引起两个很严重的问…
分支限界法及其拓展 educoder
无语呀，这章代码太难写了，写的我差点直接抓起电脑从四楼跳下去，我就是菜鸡呜呜，同志们必须关注点赞转发三连，送飞机送轮船，呜呜，写的我差点想收费，不能让你们轻易剽窃我捣腾了那么久…
算法设计技巧: 局部搜索(Local Search)
局部搜索的基本步骤如下:
构造初始解sss;定义sss的邻域δ(s)\delta(s)δ(s);在邻域δ(s)\delta(s)δ(s)中搜索新的解s′ss′;令s:s′s:ss:s′, 重复上述步骤直到满足停止条件.
在实际中局部搜索可以作为其它算法的补充, 目的是进一步提升解的质量. 下面我们以经典的旅行商问题…
Eject Chain与可变路径在组合优化旅行商问题中的应用
Eject Chain与可变路径在组合优化旅行商问题中的应用 前言Eject Chain 算法弹射链中 cycle and stem 的结构介绍Subpath Election Method 一些基础的 STEM-AND-CYCLE RULES结论、分析和结束语参考文献 前言
在经典组合优化问题中的优秀算法自从上个世纪九十年代以来࿰…
用python来编写TSP问题
import math
from os import path
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltclass TSPInstance:设计一个类，实现从文件读入一个旅行商问题的实例文件格式为：city numberbest known tour lengthlist of city position (index x y)best known t…
强化学习应用（二）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）
一、Q-learning简介
Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的…
强化学习求解TSP（三）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）
一、Qlearning简介
Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策，该函数表示在给定状态下采取某个动作所获…