说明：是全面分析旅行商问题的工具箱，包含了很多方面的测试程序

pr76 旅行商matlab tsp-工具箱 st70.tsp toolbox-tsp

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：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。

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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：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：多普勒效应 （或多普勒频移），相对于其源运动观察员命名后奥地利物理学家克里斯琴 · 多普勒，提出了它在 1842 年在布拉格，是在一波 （或其他周期性的事件） 的频率的变化。它通常听到时车辆探测 asiren 或角接近，传递，并且从观察员退去。在相同时刻的路过，并降低经济衰退期间的办法，接收的频率与...

matlab 多普勒

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：旅游行业需求分析婶予促进我目各地区的经济发展和文化交流都有着重要的意叉。由于旅游行业的。小样本，膏信息，不确定”性， 旅游市场可以看做是一个巨大的灰色系统。皋文竹对旅游需求同题进行了详细的研完，提出了基于灰色表镜理论的多元数学预测模型GM (1，N)．合理分析诸多因素对旅游需求的综合影响，可以很好的...

GM-(1,n) residue-model 旅游需求模型 预测人数 北京-旅游