function [MinDBestPath]=MainAneal(CityPositionpn) function [MinDBestPath]=MainAneal2(CityPositionpn)此题以中国31省会城市的最短旅行路径为例给出TSP问题的模拟退火程序CityPosition_31=[1304 23123639 13154177 22443712 13993488 15353

TSP问题遗传算法通用Matlab程序程序一：主程序TSP问题(又名：旅行商问题货郎担问题)遗传算法通用matlab程序D是距离矩阵n为种群个数参数a是中国31个城市的坐标C为停止代数遗传到第 C代时程序停止C的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定m为适应值归一化淘汰加速指数最好取为1234不宜太大alpha为淘汰保护指数可取为01之间任意小数取1时关闭保护功能建议取0.81.0之间的值R为

遗传算法求解TSP问题MATLAB实现摘要：旅行商问题(TSP)是一个经典的优化组合问题本文采用遗传算法来求解TSP问题深入讨论了遗传算法解决TSP问题的求解过程并通过MATLAB对算法进行了实现最后对实验结果进行分析并与粒子群算法进行对比和分析关键字：TSP遗传算法粒子群算法0.引言旅行商问题是一个经典的优化组合问题它可以扩展到很多问题如电路布线输油管路铺设等但是由于TSP问题的可行解数目

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include stdio.hinclude stdlib.hinclude conio.hinclude math.hinclude time.hdefine num_C 10 城市个数define N 100 群体规模为100define pc 0.9 交叉概率为0.9define pm 0.1 变异概率为10define ps 0.6 进

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级分支限界法旅行售货员问题(TSP)小燕子6.1分支限界法的基本思想1. 分支限界法与回溯法的不同(1)求解目标：回溯法的求解目标是找出解空间树中满足约束条件的所有解而分支限界法的求解目标则是找出满足约束条件的一个解或是在满足约束条件的解中找出在某种意义下的最优解 (2)搜索方式的不同：回溯法以深度优先的方式搜索解空间树而分支限

1编码由于遗传算法不能直接处理问题空间的数据所以我们必须将问题空间的数据映射成遗传空间的基因型串结构数据而算法程序是可以处理遗传空间的基因型串结构数据的比如现在要计算北京天津广东新疆这四个城市的一条最优路径但算法程序不能够直接处理北京天津广东新疆这些数据所以我们得给它们编上号北京(0)天津(1)广东(2)新疆(3)路径(天津->新疆->北京->广东)可以表示成基因型串结构数据(1302)这样