有没有蚁群算法解决单旅行商问题的源代码啊，最好用C写的，谢谢谢谢
1条回答
- 2020-06-09 13:09回答 1 已采纳 以下是代码 ``` import random as rd minimum=999999 #初始化minimum为一个很大的值 保证任何结果都小于该值 result ="" #全局最小
- 2023-04-07 23:37回答 2 已采纳 类似于“有限制条件的动态规划旅行商问题”的方法，我们需要定义一个状态 (S, i, p)，其中S是已访问过的顶点集合（包括取件点和送货点），i是当前所在的顶点，p表示当前手中的包裹来源（取件点集合）。
- 2021-12-29 21:08回答 2 已采纳 这个贪心算法 还好搞， 要先提供一组测试数据 ， N 个列表， S 参数K 从 1 开始， 一致遍历到 K = N/4 或者 前K或后K的石子重量大于S了 ， 内层遍历 ， 就是在 [K+1 ,
- 2018-10-29 21:06DiamondTan-覃的博客 原文把蚁群解决旅行商问题写的很清楚，只不过本人认为原文中有一些小错误，特此更改（文中红色加粗字体为改正处），代码中出现的一些算法的小问题也进行了更正（比如代码中的贪心算法），代码也附在下面，谢谢博主的...
- 2019-01-08 14:07回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/snayf/article/details/81749705
- 2023-02-22 09:48回答 1 已采纳 您好，想法非常好，也非常符合常识，但是我认为核心问题集中在以下几点 ：第一，‘从初始节点计算与其他节点的距离，使每次选取下一落脚点距离当前节点最近’ 能不能更快逼近最优解？ 能的。第二，是否有
- 2023-04-03 12:03回答 3 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写： % 导入数据 data = xlsread('data.xlsx'); pts = data(:,2:4); % 提取坐标数据 D = Distance(pt
- 2024-01-10 14:29ASS-ASH的博客 可以根据需要修改距离矩阵的大小和内容。蚁群算法的参数包括蚂蚁数量（num_ants）、迭代次数（num_iterations）、信息...它通过模拟蚂蚁在寻找食物时释放信息素的行为，来解决组合优化问题，特别是旅行商问题（TSP）。
- 2019-01-07 16:55回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/qq_36258516/article/details/69788301
- 2023-03-21 02:16回答 2 已采纳 该回答引用于gpt与OKX安生共同编写： 该回答引用于gpt与OKX安生共同编写： 在TSP问题中，我们需要找到经过每个点恰好一次的最短路径。因此，对于图中给出的子路径，我们可以将其视为两个点之间的
- 2021-11-23 19:27回答 1 已采纳 bfs+回溯遍历一下就行了吧
- 2021-09-29 00:01改进的蚁群与粒子群混合算法求解旅行商问题.pdf
- 2018-12-27 14:27回答 2 已采纳 https://blog.csdn.net/ck_boss/article/details/47784085
- 2023-07-08 19:57追逐程序梦想者的博客 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP）是一类经典的组合优化问题，目标是在多个城市之间找到最短路径，使得旅行商经过每个城市一次后返回出发点。...基于MATLAB的蚁群算法求解旅行商问题。
- 2023-10-26 00:07>_<!的博客 但是，随着问题规模的增大，精确算法将变得无能为力，因此，在后来的研究中，国内外学者重点使用近似算法或启发式算法，主要有遗传算法、模拟退火法、蚁群算法、禁忌搜索算法、贪婪算法和神经网络等。
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