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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.

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

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.

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

建立m文件function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]= 'g')hold onendtitle('TSP问题优化结果 ')命令窗口运行C=[1304 23123639 13154177

有个食物(即目的地),一群蚂蚁开始按照自己的路去寻找这个食物,然后带回巢穴(即出发地),接着再去搬食物,慢慢地有一条路上留下来的信息素最多,这个时候,所有后来的蚂蚁都会按照这条路走,这条路就是TSP里的最优路径.

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)

我觉得可以用 遗传算法解决 你问的问题可以看成tsp的一类,tsp可以用遗传算法解决. 具体的我已发到你的邮箱.请注意查收.

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