代码名称：基于IEEE标准30节点直流潮流的电力系统机组组合优化调度matlab-yalmip/cplex/gurobi 代码简介： 机组组合问题要求基于已知的系统数据，求解计划时间内机组决策变量的最优组合，使得系统总成本达到最小。该问题的决策变量由两类，一类是各时段机组的启停状态，为整数变量，0表示关停，1表示启动；另一类是各时段机组的出力，为连续变量。 机组组合问题属于规划问题，即要在决策变量的可行解空间里找到一组最优解，使得目标函数尽可能取得极值。对于混合整数规划，常用的方法有分支定界法，benders分解等。CPLEX提供了快速的MIP求解方法，对于数学模型已知的问题，只需要按照程序规范在MATLAB中编写程序化模型，调用CPLEX求解器，即可进行求解。 参考文献：自编文件

利用模拟退火解决旅行商问题。matlab，程序。其中zhixing.m是可运行的主程序，注释详细，可自己改参数进行对算法理解。

模拟退火与蚁群混合并行算法解旅行商问题，许智宏，宋勃，本文研究了蚁群算法、模拟退火算法以及两者的混合算法的并行实现方法，建立了PC机群实验平台，基于MPI环境对蚁群算法、模拟退火算�

对于基于回溯法解决的TSP问题可以由下图简单说明：一条边代表了选择的下一个城市，可以看到问题的本质是对解空间树的遍历搜索，找到一条这样的路径：从根结点到某一叶节

旅行商问题是一个大众问题，对于这类问题的解决方法也太多太多了，但我们在这里只提供一种蚁群智能算法来解决这类旅行商问题。

作为经典组合优化问题， 旅行商问题(Traveling Salesman Problem简称TSP) 一直是大学交通运输与应用数学等专业的教学与科研热点。在基于混合整数规划模型的TSP求解中， 需要解决如何避免出现子环路问题， Gurobi作为当前最先进的运筹优化软件， 其具有的Callback功能使模型在求解过程中， 动态地添加子环路约束成为可能。文章针对当前相关网络资源存在的问题， 构建了用Python编写的基于Callback功能动态添加子环路消除约束的TSP求解代码， 通过多个算例验证了代码的求解可行性， 为逐步将Gurobi引入课堂教学提供了素材。

基于人工免疫算法的旅行商问题研究，丁蕾，叶炳，旅行商问题（TSP）是计算数学中研究最为深入的问题之一，它是一个典型的组合优化问题，在实际中的应用非常广泛，而且长期以来被作

一个旅行商问题算法的可视化演示程序。使用的实现语言是C++

旅行商问题是一类典型的NP完全问题，目前存在多种算法可以求取TSP问题的近似解，如贪心算法、最小生成树法等。遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法。内有完整可运行调试完毕代码，附有详细文档报告。

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