matlab tsp问题代码Traveling Santa 2018-Prime Paths（Kaggle竞赛） 这是我为2018年旅行圣诞老人创建的代码，这是我第一次参加Kaggle比赛，我获得了210/1874的排名（排名前12％）。 这是一个高度参与的竞赛，吸引了Bill Cook和Keld Helsgaun等顶尖研究人员参加，他们最终赢得了比赛。 这个问题与带有197769个城市的TSP非常相似。 竞争图如下所示，红色节点代表第一个/最后一个节点。 （从下载city.csv文件。） 但是，有一个扭曲：提交是根据您提交的路径的欧几里得距离进行评分的，但前提是每10个步骤的长度要增加10％，除非来自主要的CityId。 我的方法是首先找到不考虑质数惩罚的最佳汉密尔顿周期，然后从该初始解中进行优化。 第1步-LKH 我使用开源代码找到了解决此问题的最佳汉密尔顿周期。 在微调其参数后，我让它运行2天，偶尔会中断。 概括地说，我的方法是： 设置相当长的初始时间以在第一次运行中使用梯度上升来计算节点惩罚（万秒） 在第一次运行中，我使用8步顺序移动进行本地搜索，并逐渐减小该数字，直到达到3步

matlab tsp问题代码动态编程工具箱 该存储库包含一些使用或与动态编程有关的流行算法的参考实现。 它正在逐步开发出各种MATLAB工具箱，可用于解决特定问题，例如背包或TSP，但不仅限于问题本身。 代码说明 algorithm.m包含特定算法的功能。 tutorial.m包含所用每种算法的基本说明。 职能 （1）最低成本轨迹（optTrajectory.m） 给定从每个节点到每个阶段的每个其他节点的成本，计算从起始节点到终端节点的最小成本轨迹。 （2）标签校正算法（shortestPath.m） 使用标签校正算法（Bellman-Ford，Depth-First Search，Dijkstra's的特定变体）来计算最短路径问题中的路线和成本，并给出从每个节点到每个其他节点的成本以及要使用的标签校正算法的变体。 （3）马尔可夫链模拟器（markovSim.m） 给定状态转移概率矩阵和初始条件的概率，在T阶段上模拟n状态马尔可夫链。 （4）有限状态马尔可夫链的DP解算器（markovDP.m） 在给定每个控制动作下的状态转换概率矩阵，在每个状态下使用控制动作进入另一状态的成本以及终止

matlab tsp问题代码旅行商问题（TSP） 旅行商问题是一个经典问题，用于说明实施数学编程算法来解决运输路线问题的好处。 具体而言，这种情况称为“分配问题” 。 分配问题是运输问题的一种特殊情况，运输问题认为出发地的数量等于目的地的数量（ m = n ），并且每个出发地的供应量为1个单位，每个目的地的供应量为1个单位。 1个单位的需求。 解决分配问题时，主要目标是针对许多活动优化资源数量，以使成本最小化。 在这种情况下，将比较两种方法： 分配问题放松 Dantzig，Fulkerson和Johnson消除约束（DFJ） 分配问题放松允许创建子游览，而DFJ算法约束子游览的创建，从而建立了问题的完整解决方案。 去做 优化，清理和重构Matlab代码 添加文件 使用Python进行翻译+重构+ CLI开发以进行用户集成

matlab tsp问题代码对未知非平稳调制的稀疏信号的支持恢复 用于复制IEEE信号处理（TSP）论文“”中的图形的代码 抽象的 从低维噪声观测中估计稀疏信号的问题出现在许多应用中，包括超分辨率，信号去卷积和雷达成像。 在本文中，我们考虑了具有非平稳调制的稀疏信号模型，其中，对观察结果有贡献的每个字典原子都经历了未知的，独特的调制。 通过应用提升技术，在调制信号存在于公共子空间的假设下，我们将这种稀疏恢复和非平稳盲解调问题重现为从结构化线性观测中恢复列式稀疏矩阵，并提出解决通过块L1-范数正则化的二次最小化。 由于观察到的噪声，稀疏信号和调制过程无法准确恢复。 相反，我们旨在恢复地面真实信号的稀疏支持，并限制信号非零分量和调制过程的恢复误差。 特别是，我们在样本复杂度和正则化参数上得出了足够的条件以进行准确的支持物回收，并限制了支持物上的回收误差。 数值模拟证实并支持了我们的理论发现，并且我们证明了该模型在单分子成像应用中的有效性。 经过测试 Matlab R2017b与 引文 如果您使用我们的方法和/或代码，请引用我们的论文 @article{xie2020support, tit

matlab tsp问题代码ACO_for_tsp ACO（蚁群优化）解决旅行商问题 先决条件 为了解释它是什么以及如何完成，请查看我的中等博客或wordpress博客 编程语言-Matlab 但是，如果您熟悉python，则可以理解代码 怎么跑 在Matlab中添加所有.m文件并运行您还可以更改参数以进行勘探与开发的权衡，或者简单地说是解决方案的质量和时间

matlab tsp问题代码茶匙 旅行推销员问题解决者。 切面方法： 最小切割： 我使用了切割平面方法（上面已经很好地描述过），使用了一些Columbia CS dude的代码来找到切分，并使用gurobi来解决整数程序。 在这两个子程序之外，有50排python线，可飞速到达20个城市，通常不到十分之一秒。 我的东西是Python。 我还包括了我的朋友David Dralle的模拟退火方法，这就是matlab。