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【PSO MTSP】粒子群算法PSO求解单仓库多旅行商问题【含Matlab源码 3804期】
2024-12-20 18:47

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1 第一种多旅行商问题
单仓库多旅行商问题(Single-Depot Multiple Travelling Salesman Problem, SD-MTSP𝑚个推销员从同一座中心城市出发,访问其中一定数量的城市并且每座城市只能被某一个推销员访问一次,最后返回到中心城市,通常这种问题模型被称之为SD-MTSP。

2 第二种多旅行商问题
多仓库多旅行商问题(Multi-Depot Multiple Travelling Salesman Problem, MD-MTSP𝑚个推销员从𝑚座不同的城市出发,访问其中一定数量的城市并且每座城市只能被某一个推销员访问一次,最后回到各自出发的城市,这种问题模型被称之为MD-MTSP。

3 第三种多旅行商问题
𝑚个推销员从同一座城市出发,访问其中一定数量的城市并且每座城市只能被某一个推销员访问一次,最后再返回到不同的𝑚座城市。

4 第四种多旅行商问题
𝑚个推销员从𝑚座不同城市出发,访问其中一定数量的城市并且每座城市只能被某一个推销员访问一次,最后再返回到同一座城市。

close all
clear
clc
%数据集参考文献 REINELT G.TSPLIB-a traveling salesman problem[J].ORSA Journal on Computing,1991,3(4):267-384.
global data StartPoint Tnum
% 导入TSP数据集 bayg29
load(‘data.txt’)
Tnum=3;%旅行商个数(可以自行更改)2-6
StartPoint=10; %选择起点城市(可以自行更改
Dim=size(data,1)-1;%维度
lb=-10;%下界
ub=10;%上界
fobj=@Fun;%计算总距离
SearchAgents_no=100; % 种群大小(可以修改
Max_iteration=2000; % 最大迭代次数(可以修改
[fMin,bestX,curve]=PSO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,Dim,fobj);

%% 最终的结果 Kd是最终的城市序列
[~,idx]=sort(bestX);
idx(idx>=StartPoint)=idx(idx>=StartPoint)+1;
num=floor(length(idx)/Tnum);
Lnum=num*ones(1,Tnum);
Lnum(Tnum)=length(idx)-(Tnum-1)num;
Kd=StartPoint
ones(Tnum,max(Lnum)+2);
st=1;%起始位置
for i=1:Tnum
en=st+Lnum(i)-1;%结束位置
Kd(i,2:Lnum(i)+1)=idx(st:en);
st=en+1;
end
%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%% 保存数据 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
save Kd Kd %保留最终的城市序列
save curve curve %保留算法求解的收敛曲线
%% 求解结果画图
PlotResult;%求解结果画图

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 程荣.遗传算法求解旅行商问题[J].科技风. 2017,(16)

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

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卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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