旅行商问题MATLAB求解案例

该 MATLAB 代码实现了蚁群优化法 (ACO)，一种用于求解旅行商问题 (TSP) 的启发式算法。代码概述了 TSP 问题及其用 ACO 求解的基本思想。代码还在进行中，但提供了 TSP 问题的模型和使用二部图表示法的调度问题模型。

5 种多旅行商问题的 MATLAB 实现方法合集，蛮适合想搞清楚不同任务分配策略的朋友。每种场景都配了完整代码，像“从同一起点出发不回起点”这种需求在多无人机调度、物流路线规划里还挺常见的。 多旅行商问题的几种典型变形都囊括了：固定起点、可变终点、回不回起点的，全都有。你只要改改输入数据，基本就能直接跑，省了不少时间。 比如第 3 种——从同一起点出发回到不同终点，就适合模拟多辆车从仓库出发各自配送的场景。脚本结构清晰、参数注释也比较友好，不会看不懂。 哦对了，代码是用MATLAB写的，兼容性还不错，2021a 版本亲测没问题。你可以顺带看看一些相关优化算法的例子，像是蚁群算法、模拟退火这类，

CSDN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。代码压缩包包含主函数：main.m，调用其他m文件，无需运行结果效果图。代码适用于Matlab 2019b版本，若有错误提示，可根据提示修改，如有疑问，请私信博主。操作步骤包括将所有文件放置于Matlab当前文件夹中，双击打开main.m文件，点击运行，等待程序完成运行并得到结果。若需其他服务或详细代码，请私信博主或扫描视频QQ名片。博客或资源提供完整代码，期刊或参考文献复现，Matlab程序定制，科研合作。

该项目利用遗传算法解决旅行商问题，目标是在给定的30个城市（经纬度已提供）中找到最短路径。用户可以自定义调整重组概率、变异概率以及迭代次数，以优化算法性能。

旅行商问题的 Matlab 代码资源，蛮适合搞前端又对算法感兴趣的你看看。别看名字听着像旅游规划，其实 TSP 是优化算法里的老大难问题，路径最短、成本最低的需求，挺有意思的。资源里面包含了像遗传算法、模拟退火、蚁群算法这类常见的 TSP 求解方法，而且都配有 Matlab 源码，跑起来还挺方便的。如果你做可视化或者算法交互界面，拿来做个前端联动展示，效果酷。

本视频提供了一种基于MATLAB图形用户界面（GUI）的遗传算法（GA）来解决多旅行商问题（MTSP）。该算法适用于多个起始点和不同终点的场景。视频中包含了详细的代码和运行说明，便于理解和使用。

通过MTSP-GA算法优化无人机轨迹，有效解决访问多座城市后返回起始点最短路径问题。提供完整注释代码，方便使用者直接应用，提升工作效率。

Matlab TSP问题代码旅行商问题（TSP）是一个经典的优化问题，用于展示数学编程算法在解决运输路线问题中的应用。具体来说，TSP被称为分配问题的一个实例。分配问题是运输问题的一种特殊情况，其中出发点与目的地的数量相同（m = n），每个出发点的供应量为1个单位，每个目的地的需求量也为1个单位。解决分配问题的主要目标是通过优化资源分配来实现最小化成本。在这个背景下，我们比较了两种方法：一种是松弛了Dantzig、Fulkerson和Johnson的约束（DFJ）的分配问题，允许创建子巡回路径；另一种是DFJ算法，它严格限制了子巡回路径的创建，从而提供了问题的全面解决方案。现在，我们使用Py

这是一个MATLAB实现的旅行商问题解决方案，包含了一个强连通图的边权矩阵作为实例。在使用此算法时，请确保进行多次试验。