TSP

模拟退火算法SA求解TSP问题

目录一、模拟退火算法原理二、模拟退火算法思想三、模拟退火算法流程四、关键参数说明五、例题一、模拟退火算法原理模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却。加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大;而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度上都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度时趋于平衡的概率为，其中为温度T时的内能，为其改
霸道小明·2022-09-12 07:17

智能优化算法应用：基于麻雀搜索算法的TSP问题求解 - 附代码

智能优化算法应用：基于麻雀搜索算法的TSP问题求解-附代码文章目录智能优化算法应用：基于麻雀搜索算法的TSP问题求解-附代码1.TSP问题3.麻雀搜索算法4.实验参数设定5.算法结果6.Matlab代码摘要
智能算法研学社（Jack旭）·2022-09-06 21:57

云原生赋能智能网联汽车消息处理基础框架构建

无论是作为智能网联汽车云端底座的TSP平台、基于单车智能ADAS的自动驾驶体系，还是实现软件定义汽车的SOA框架，均需要更加灵活的软件开发、迭代、复用和运行架构保障。
·2022-09-06 17:29

数学建模十大算法01-蒙特卡洛算法（Monte Carlo）

生成随机数1.1rand1.2unifrnd1.3联系与区别二、引入2.1引例2.2基本思想2.3优缺点三、实例3.1蒙特卡洛求解积分3.2简单的实例3.3书店买书（0-1规划问题）3.4旅行商问题（TSP
美式咖啡不加糖x·2022-09-01 11:26

【建模算法】基于粒子群算法求解TSP问题（matlab求解）

【建模算法】基于粒子群算法（PSO）求解TSP问题（matlab求解）TSP(travelingsalesmanproblem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长
果州做题家·2022-08-27 07:23

【建模算法】基于模拟退火算法求解TSP问题（matlab求解）

【建模算法】基于模拟退火算法求解TSP问题（matlab求解）TSP(travelingsalesmanproblem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长
果州做题家·2022-08-27 07:23

【建模算法】基于遗传算法求解TSP问题（Python实现）

【建模算法】基于遗传算法求解TSP问题（Python实现）TSP(travelingsalesmanproblem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长
果州做题家·2022-08-27 07:23

【建模算法】基于遗传算法求解TSP问题（matlab求解）

【建模算法】基于遗传算法求解TSP问题（matlab求解）TSP(travelingsalesmanproblem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长
果州做题家·2022-08-27 07:53

LINGO小练习——物流配送问题——混合整数规划模型MILP

开了两个版本的LINGO11和17算了23小时，结果一直是318不变，感觉最优解就是318，可能是某项约束太宽了或者维数太大了，整数线性模型LINGO都算的很慢，这也不算是严格的旅行商模型吧，我在模型里并没有加TSP
Sharyuto·2022-08-25 15:39

Matlab算法模版（一）——模拟退火和灰色预测

模拟退火和灰色预测一、模拟退火matlab算法模板二、灰色预测matlab算法模板一、模拟退火matlab算法模板模拟退火解决TSP问题：计算两两城市之间的距离functionD=Distanse(a)
存在～～·2022-08-21 07:04

【TSP问题】基于粒子群算法求解旅行商问题含Matlab源码

其图论描述为：TSP问题的求最优化解是很困难的。对于有着n个城市的TSP问题，存在着（n-1）!/2条可能的路径。
matlab_dingdang·2022-08-19 18:50

2020深圳杯数学建模C题

本文建立了基于经典TSP问题的动态规划模型。络正常工作有着重要意义。本文建立了基于经典TSP问题的动态规划模型。
happycodee·2022-08-10 07:39

k8s中根据时间动态扩缩容

本次实践是使用了一个开源的FinOps项目Crane，项目在k8s默认的HPA基础上封装了更智能的ehpa、Analytics、tsp等功能，
明觉002·2022-08-05 16:40

HIve 和 MySQL 的区别 转载博客

转载网址：https://blog.csdn.net/nxw_tsp/article/details/54314886注：LocalFS：LocalFileSystem，本地文件系统数据更新：这一行HQL
z18829345207·2022-07-30 11:04

蚁群算法小结及算法实例（附Matlab代码）

关键参数说明3.1信息素启发式因子α3.2期望启发因子β3.3信息素蒸发系数ρ3.4蚂蚁数目m3.5信息素强度Q对算法性能的影响3.6最大进化代数G4、MATLAB仿真实例4.1蚁群算法求解旅行商问题（TSP
LXzerorb·2022-07-24 20:55

软件能力成熟度模型（CMMI）

转载自：https://blog.csdn.net/yongchaocsdn/article/details/80893195本章内容提要CMMI概述CMMI的成熟度等级及其过程域CMMI的应用PSP，TSP
如是说如是·2022-07-22 10:28

运筹学修炼日记：TSP中两种不同消除子环路的方法及callback实现（Python调用Gurobi求解，附以王者荣耀视角解读callback的工作逻辑）

TSP中两种不同消除子环路的方法及callback实现运筹学修炼日记：TSP中两种不同消除子环路的方法及callback实现（Python调用Gurobi求解）TSP问题的一般模型TSPModel1：`
刘兴禄·2022-07-11 07:26

群智能算法及其应用(蚁群算法和粒子群算法)

粒子群算法粒子群优化算法及其应用粒子群优化算法流程图粒子群优化算法的参数分析粒子群算法解决TSP问题项目结构运行截图数据集NAME:st70TYPE:TSPCOMMENT:70-cityproblem(
汪程序猿·2022-07-06 14:09

java轮盘赌_java人工蜂群算法求解TSP问题

初始化；重复以下过程：将采蜜蜂与蜜源一一对应，根据上面第一个公式更新蜜源信息，同时确定蜜源的花蜜量；观察蜂根据采蜜蜂所提供的信息采用一定的选择策略选择蜜源，根据第一个公式更新蜜源信息，同时确定蜜源的花蜜量；确定侦查蜂，并根据第三个公式寻找新的蜜源；记忆迄今为止最好的蜜源；判断终止条件是否成立；三、人工蜂群算法用于求解函数优化问题对于函数其中。代码：[cpp]viewplaincopy#includ
weixin_39662142·2022-06-27 22:05

人工蜂群算法求解TSP问题

人工蜂群算法求解TSP问题【标签】ABCTSPMatlabdata:2018-10-19author:怡宝2号【总起】利用人工蜂群算法（ArtificialBeeColonyAlgorithm,简称ABC
农夫山泉2号·2022-06-27 22:25

基于蜜蜂算法的函数寻优及TSP搜索算法

文章目录一、理论基础1、连续型蜜蜂算法2、离散型蜜蜂算法二、仿真实验与结果分析1、函数寻优2、TSP搜索三、参考文献一、理论基础1、连续型蜜蜂算法文献[1]的目的是从蜜蜂的自然觅食行为出发，描述一种称为蜜蜂算法
心️升明月·2022-06-27 22:10

人工智能大作业啊。。。

人工智能大作业1.求解如下问题的最优解本题目是一个194个城市的TSP问题。方法不限，给出解决思路，并给出最后的路径以及路径长度。
专注成就专业_·2022-06-27 07:36

Python 获取今天任意时刻的时间戳的方法

*-coding:utf-8-*-#Author  :markadcfromdatetimeimportdatetime,timedelta#获取今天任意时刻的时间戳deftoday_anytime_tsp
·2022-06-24 10:29

模拟退火算法求解TSP问题（Python实现）

TSP问题：假设有六个城市，一销售商从其中的某一城市出发，不重复地走完其余5个城市并回到原出发点，在所有可能的路径中求出路径长度最短的一条。
weixin_57633696·2022-06-07 07:17

退火算法解决TSP问题，python描述

模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数
Oney-wy·2022-06-07 07:16

模拟退火算法求解TSP问题

前言：模拟退火（simulatedannealing）技术，在每一步都以一定的概率接受比当前结果更差的结果，从而有助于“跳出”局部极小。在每次迭代过程中，接受“次优解”的概率要随着时间的推移而逐渐降低，从而保证算法的稳定性。嘻嘻嘻，推荐一篇好文章让你快速学习模拟退火算法求解旅行商问题作者用的是c++编写的程序，而且作者在程序中设置的是每个城市的坐标，也就默认citya到cityb的距离和cityb
cici_iii·2022-06-07 07:10

模拟退火算法求解TSP问题-python实现

模拟退火算法求解TSP问题1.TSP问题简介旅行商人要拜访n个城市，并最终回到出发城市，要求每个城市只能拜访一次，优化目标是最小化路程之和。
_2312·2022-06-07 07:38

遗传算法求解TSP问题-python实现

遗传算法求解TSP问题1.TSP问题简介旅行商人要拜访n个城市，并最终回到出发城市，要求每个城市只能拜访一次，优化目标是最小化路程之和。
_2312·2022-06-07 07:08

模拟退火算法解决TSP问题（含MATLAB&Python两种语言代码）

1、现代优化算法的由来在寻找最优解的过程中，我们常常想到最简单，最直接的办法是能不能把所有解全部求出，然后再从这些解中寻找最好的那一个。这种思路通过计算机强大的运算能力能解决一部分问题，但随着问题的进一步复杂，要处理的数据也越来越多，计算量也越来越大，计算机求出所有解也变得越来越困难。如经典的旅行商问题，如果商人要通过的城市数为100个，他能选择的方案数就有100！，这个数比10的158次方还大。
编程手·2022-06-07 07:06

一文看懂模拟退火算法求解TSP问题(通俗易懂）

基于改进模拟退火算法求解TSP问题1.算法思想2.算法设计3.详细代码4.测试结果测试数据测试结果结果分析5.结论1.算法思想粒子在某个温度T时，固体所处的状态具有一定的随机性，而这些状态之间的转换能否实现由
梅花♧十三·2022-06-07 07:31

模拟退火求解TSP附python源码

文章目录1模拟退火算法1.1算法流程1.2生成新解1.3主函数2算例分析（以berlin52为例）2.1探究初始解对SA求解结果的影响2.2探究初始温度对算法结果的影响（以下分析初始解均是随机生成）2.3探究降温系数对算法结果的影响2.4总结3附python源码(完整版)1模拟退火算法1.1算法流程Step1初始化：设定初始温度T0T_0T0，每个温度下的迭代次数L，给定初始解M，终止条件(温度下
‘行者’·2022-06-07 07:59

模拟退火算法求解旅行商问题（python实现）

模拟退火算法求解旅行商问题文章目录模拟退火算法求解旅行商问题一、模拟退火算法原理二、旅行商问题1.求解思路2.代码总结旅行商问题(TSP问题)。
总裁余(余登武)·2022-06-07 07:22

使用模拟退火算法求解TSP问题（python实现）

使用模拟退火算法求解TSP问题案例和代码参考的是：华中科技大学创新团队WESharp新生培训系列讲座，主讲人：周航模拟退火（Simulatedannealing）是一种通用概率算法，用来在一定时间内寻找在一个很大搜寻空间内的近似最优解
斯台普斯小铁匠·2022-06-07 07:21

【建模算法】基于模拟退火算法求解TSP问题（Python实现）

【建模算法】基于模拟退火算法求解TSP问题（Python实现）TSP(travelingsalesmanproblem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长
果州做题家·2022-06-07 07:18

【建模算法】Python调用scikit-opt工具箱中的模拟退火算法求解TSP问题

【建模算法】Python调用scikit-opt工具箱中的模拟退火算法求解TSP问题TSP(travelingsalesmanproblem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长
果州做题家·2022-06-07 07:18

模拟退火算法解决TSP（python实现 110+行代码）【gif生成】

简述代码我是基于我之前写的两篇，一篇是遗传算法TSP的Python实现，一篇是模拟退火算法的解决TSP的C++实现。
肥宅_Sean·2022-06-07 07:47

模拟退火算法求解 TSP 问题的代码示例

本文以TSP问题为例，通过具体代码，说明模拟退火算法的迭代过程。
星海浮生·2022-06-07 07:17

模拟退火算法求解TSP问题(python)

TSP旅行商问题旅行商问题大家都应该非常熟悉了，解法也很多，比如贪婪算法、Dijkstra算法等等，本文参考《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》中第19章的内容，利用模拟退火算法求解TSP问题并给出了
肥猪猪爸·2022-06-07 07:41

【原】总（tu）结（cao）粒子群算法(PSO)解决旅行商问题(TSP)

粒子群算法(PSO)是一套比较经典的算法,旅行商问题(TSP)同样是一个经典的问题。如果想用PSO去解决TSP问题的话，那么应该如何去解决呢？于是就有查资料，找到PSO解决TSP问题论文一文。
A-Star·2022-06-05 16:27

[经典论文分享] Reinforcement Learning for Solving the Vehicle Routing Problem

1背景针对组合优化问题，早在2016年就有论文提出了指针网络（pointernetwork）来解决TSP问题，并使用强化学习进行训练，取得了一定的效果。
普通攻击往后拉·2022-05-28 07:29

模拟退火解决TSP问题

模拟退火解决TSP问题模拟退火https://mp.weixin.qq.com/s?
_囧囧_·2022-05-28 07:48

基于强化学习Q learning算法解决TSP问题

最终结果如下图代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltepsilon=0.8gamma=0.1lr=0.1distance=np.array([[0,7,6,1,3],[7,0,3,7,8],[6,3,0,12,11],[1,7,12,0,2],[3,8,11,2,0]])R_table=11-distancespace=[0,1,2,3,4
QQVQQ...·2022-05-28 07:25

自组织映射 (SOM) 解决旅行商问题 (TSP)

以下是神经网络求解TSP问题的实验报告，实验中用到了SOM（自组织映射）对TSP（旅行商）问题进行求解，用TSP标准数据集进行了多次实验，取得了不错的效果。
breeze_blows·2022-05-28 07:24

强化学习系列（二):Q learning算法简介及python实现Q learning求解TSP问题

1.Qtable2.Q-learning算法伪代码二、Q-Learning求解TSP的python实现1）问题定义2）创建TSP环境3）定义DeliveryQAgent类4）定义每个episode下agent
zhugby·2022-05-28 07:44

人工智能导论——遗传算法求解TSP问题实验

一、实验目的：熟悉和掌握遗传算法的原理、流程和编码策略，并利用遗传算法求解组合优化问题，理解求解TSP问题的流程并测试主要参数对结果的影响。
猫猫爱吃小鱼·2022-05-20 07:36

01路径规划问题的相关理论

2、有能力约束的车辆路径问题3、车辆路径主要要素特征4、约束条件分析5、带时间窗的车辆路径问题6、车辆路径问题求解算法7、小节1、旅行商问题旅行商问题（TravelingSalemanProblem，TSP
且行且安~·2022-05-17 07:16

运筹学-Python实现图论与最短距离

目录1概述1.1贪心算法1.2图论及求解最短距离1.2.1方法选择1.2.2狄克斯屈拉(Dijkstra)算法2案例1——贪心算法实现2.1旅行商问题（TSP）2.2案例2.3Python实现2.4结果
·2022-04-18 15:41

遗传算法求解TSP问题

本次使用遗传算法（用Python编写）来解决TSP问题。二、算法流程（1）首先，对城市进行编号0，1，2，3……30。（2）采用十进制编码：直接用城市的编号进行编码，染色体{0，1，2，……30}表
河工大某某·2022-04-18 07:44

遗传算法求解TSP问题及MTATLAB代码

文章目录什么是遗传算法遗传算法在TSP问题中的改变生成基因（个体）交叉变异计算适应度MATLAB代码什么是遗传算法 遗传算法在我的另一篇文章遗传算法原理案例及MATLAB代码里详细介绍过，这里不过多解释
会学习的小朋友·2022-04-18 07:04

车联网平台百万级消息吞吐架构设计

前言在之前的文章中，我们提到车联网TSP平台拥有很多不同业务的主题，并介绍了如何根据不同业务场景进行MQTT主题设计。
·2022-03-25 13:29
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