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mAtlAB解决tsp问题

正在做.我是这样理解的:if NC >= 2 Tabu(1,:) = R_best(NC-1,:);%把上一次迭代中最佳路线经历的城市放到本次Tabu的第一行%相当是加了一个约束条件,如果本次迭代的情况不好,至少不会按照不好的最优解去更新信息素,让下次的情况更差end

你把问题写详细些,TSP是什么问题,我看会不会.

建立m文件function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%%-------------------------------------------------------------------------%% 主要符号说明%% C n个城市的坐标,n*2的矩阵%% NC_max

function [Shortest_Route,Shortest_Length]=anttsp(city,iter_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)n=size(city,1);d=zeros(n,n);d=squareform(pdist(city));Eta=1./d;Tau=ones(n,n);Tabu=zeros(m,n);nC=1;R_best=zeros(iter_max,n);L_best=inf.*ones(iter_max,1);

这段程序是关于13个城市的tsp问题的程序,一般解决更多城市的tsp问题,有蚁群,神经网络,和模拟退火等方法,这里给出lingo的程序,算作抛砖引玉吧.MODEL:SETS:city/A1..A13/:U;!U(i)=cicy No;links(city,city):distance,!the distance of the

1、v_cost按你写的程序只是一个数不是一个数组2、最后一行多加了)和,因为不能运行,所以只看了这么多

function main()clc;clear all;close all;tic; %程序运行计时E0=0.001; %允许误差MaxNum=100; %粒子最大迭代次数narvs=1; %目标函数的自变量个数particlesize=30; %粒子群规模c1=2; %每个粒子的个体学习因子,也称为加速常数c2=2; %每个粒子

应该对你有帮助的!修改一下原来的程序,把最后一个点和起始点的程序去掉不就行了,画图也是,那一段不要画.

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

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)

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