说明： 遗传算法解决5种多旅行商问题（mtsp）的matlab程序 分别为以下5中情况： 1.从不同起点出发回到起点（固定旅行商数量） 2.从不同起点出发回到起点（旅行商数量根据计算可变） 3.从同一起点出发回到起点 4.从同一起点出发不会到起点 5.从同一起点出发回到同一终点（与起点不同）

说明： TSP (旅行商问题—Traveling SalesmanProblem)，是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。遗传算法是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法

matlab 算法 tsp 基于 遗传 问题 旅行

说明：利用遗传算法求解多旅行商问题

说明：算法采用的floyed优化算法来优化最短路径问题遗传算法解决多旅行商问题

说明：基于遗传算法，有从同一起点出发遍历各城市的程序，也有从不同起点出发遍历所有城市的城市，可更改旅行商数量，城市坐标等，可移植性特别强

说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，多元数据分析的主分量分析投影，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，针对EMD方法的不足,基于人工神经网络的常用数字信号调制，包括广义互相关函数GCC时延估计。

算法 源码 pso tsp 粒子 问题 旅行 解决 整理

说明：常规的TSP问题是一个旅行商遍历，若是多旅行商问题又该如何求解呢。本算法针对多旅行商问题，基于遗传算法求解此问题。对算法有研究的可以从此代码中或多或少学到东西

说明：研究了在抢险工作中多无人机路线规划的问题。结合无人机自身缺陷，采用分层规划思想，将问 题转化为多旅行商问题，通过蚁群算法找出一条最优路径，并在最优路径的基础上，结合每个重灾区域巡 查任务量的不同，依次遍历比较不同无人机分配方案和路径组合上时间消耗，筛选出符合时间限制的方案 组合 , 为无人机规划出最...

无人机-任务 路径规划-时间 路线优化 多任务分配 抢险

说明：使用机器人充电电池和传输数据可极大地提高了无线传感器网络的生命周期。在此视频，机器人的路径由航点（绿色圆圈）控制，并且其中每个传感器可以被提供服务的区域被突出显示。我们使用的梯度下降和“多旅行商问题”（MTSP）搜索算法相结合的移动朝航点，其中传感器节点可以同时确保航点呆在接近充电区域。 SRIK...

说明：利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，IDW距离反比加权方法，基于chebyshev的水声信号分析，可以动态调节运行环境的参数，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，一个师兄的毕设。