旅行推销员

多旅行商问题的遗传算法实现，真的是蛮适合喜欢折腾路径规划的朋友。用的是 Matlab 开发，逻辑比较清晰，配置参数也够灵活，比如NSALESMEN控制推销员数量，POPSIZE调人口规模。你只要把城市坐标或距离矩阵输进去，运行几轮迭代，马上就能看到一个还不错的近似最优解。挺适合做算法实验或者搞科研的同学参考。

matlab代码蚁群TSP旅行推销员问题（Travelling salesman problem, TSP），matlab代码实现会陆续更新其他算法目前有模拟退火蚁群遗传三个算法其中main（SA） main（ACA）为蚁群和遗传而GA和其他函数为遗传算法all_tsp为测试数据文件

推销员问题的 MATLAB 入门课件，第 9 讲讲得挺有意思，主要围绕经典的旅行商问题（TSP）展开。城市用顶点表示，道路就是边，边上的数值可以是距离、时间或者费用。目标嘛，就是走一圈把每个城市都走一遍，还得回原点，而且整个路程得尽量短。 旅行商问题是那种你一听就懂，但真做起来挺折腾的类型。用加权图来模拟城市之间的关系，算法怎么走、走哪条最划算，就是核心难点了。尤其你如果做路径规划或者调度优化的开发，肯定绕不开它。 如果你平时用 MATLAB 比较多，这一讲的课件还挺值得看下。它把理论讲得比较清楚，还给了实际的建模思路。配合后面的案例，比如MATLAB 求解案例或者模拟退火算法优化路线，都实用

这份详细的商务旅行计划模板可用于精确规划每一天的行程安排，包括出发时间、交通工具选择以及每天从第一天到最后一天的具体活动安排。

这份资源提供了利用 MATLAB 解决旅行商问题的具体案例。案例中会涵盖问题的建模、算法的选择以及 MATLAB 代码实现等方面，帮助理解和运用 MATLAB 解决实际问题。

旅行社的业务流程说复杂也不复杂，但真要系统化管理起来，还是得靠点技术活儿。这套旅行社管理系统总结得还挺全面，适合你想了解C#和SQL Server怎么一起配合上手做个企业系统的场景。包括数据库设计、业务模块划分，还有系统实现的过程，思路清晰，结构也比较实用。

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，

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。

遗传算法的旅行商问题实现，写得还挺清晰的，思路也蛮完整。用 Matlab 搞过 TSP 的朋友应该知道，城市一多起来，手动排路径基本不，这种进化式思路就挺合适了。代码里从初始化种群到交叉、变异、适应度评估都有，而且注释也算良心，看着不累。 路径编码用的是蛮直观的城市序列，比如[1, 5, 3, 2, 4, 1]，代表从 1 出发，按这个顺序转一圈再回来。你要是第一次玩遗传算法，也不用慌，结构清晰、模块划分也明白：初始种群、交叉、变异都在自己的函数里。 适应度函数设计得也靠谱，反比于路径长度，这样距离越短适应度越高。轮盘赌和锦标赛两种选择机制也都兼顾到了，可以按需切换，挺灵活的。交叉操作用了部分

旅行商问题是一个经典的优化挑战，在实际应用中，模拟退火算法显示出了有效解决这一问题的潜力。通过模拟退火的非确定性搜索和全局优化能力，可以显著提高解决方案的质量和效率。