【TSP問題】基于頭腦風(fēng)暴算法求解旅行商問題附matlab代碼
1 簡介
受人類創(chuàng)造性解決問題過程--頭腦風(fēng)暴會議的啟發(fā)， 2011年史玉回老師 在第二次群體智能國際會議(The Second International Conference on Swarm Intelligence(ICSI11))中提出一種新的群智能優(yōu)化算法--頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法，算法采用聚 類思想搜索局部最優(yōu)，通過局部最優(yōu)的比較得到全局最優(yōu);采用變異思想增加了算法的多 樣性，避免算法陷入局部最優(yōu)，在這聚與散相輔相承的過程中搜索最優(yōu)解，思想新穎，適合于解決多峰高維函數(shù)問題。
2 部分代碼
%% 計算種群目標(biāo)函數(shù)值，即每個個體的總距離%輸入Population：種群%輸入dist：距離矩陣%輸出Obj：每個個體的目標(biāo)函數(shù)值，即每個個體的總距離function Obj=ObjFunction(Population,dist)NIND=size(Population,1); ? ? ? ? ? ? ? ?%種群大小Obj=zeros(NIND,1); ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?%目標(biāo)函數(shù)初始化為0for i=1:NIND ? ?route=Population(i,:); ? ? ? ? ? ? ?%當(dāng)前個體 ? ?Obj(i,1)=RouteLength(route,dist); ? %計算當(dāng)前個體的總距離endend
3 仿真結(jié)果
4 參考文獻
[1]張偉豐. 求解TSP問題的Flexsim仿真方法研究[J]. 湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報, 2017, 31(4):6.
博主簡介：擅長智能優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、信號處理、元胞自動機、圖像處理、路徑規(guī)劃、無人機等多種領(lǐng)域的Matlab仿真，相關(guān)matlab代碼問題可私信交流。
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