tsp问题matlab代码步骤旅行商问题 目的与总结 使用约束生成法解决美国48个州的首都 Dantzig-Fulkerson-Johnson公式具有2 ^ n-2子轮廓消除约束，这使该问题在计算上难以解决。 对于48个城市的问题，将存在2 ^ 48-2 = 281,474,976,710,654（281万亿）次子行程消除约束。 因此，我们使用约束生成方法来生成问题并向该问题添加约束，直到找到解决方案为止。 对于使用Mosel（Xpress）代码的48个城市（美国48个州首府）的游览，此方法可在2分钟内收敛为解决方案。 使用相同的方法，还可以解决26个城市的旅行问题。 文件： TSP-DFJ-48.mos：48城市旅游的Mosel代码 TSP-DFJ-26.mos：26城市旅游的Mosel代码 US48.dat：美国48个州首府的坐标 US26.dat：在美国随机选择的26个州首府的坐标 tourmap_48.png：48个城市游览的地块 tourmap_26.png：26个城市游览的地块 US48TourPlot.m：Matlab代码以绘制使用Mosel代码生成的48个城市游览 US

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拣货路径优化matlab代码使用 SOM 的旅行推销员 (TSP) 在这段代码中，我们说明了如何使用 Kohonen 自组织映射中的集群单元的线性拓扑来解决约束优化中的一个经典问题，即所谓的旅行商问题 (TSP)。 TSP 的目标是找到给定的一组城市的最短长度的游览。 一次旅行包括恰好访问每个城市一次，然后返回起始城市（点）。 该网络具有线性拓扑结构，具有第一个和最后一个簇单元。 该代码由德黑兰大学的学生 Mustafa Mohammadi 实现。 在本实践中，我们的目标是编写一段代码，以使用有界优化问题和线性拓扑方法找到将所有节点连接到一个板中的最小方法。 这种方法被称为 Traveler Sales Man，TSP。 旅行者想要去一次城市的所有地方而不经过他们更多。 所有城市（所有点）应该只访问一次并最终到达源城市。 为了解决这个问题，我们使用了 SOM 无监督聚类算法。 该算法在每次迭代中搜索最小路径（重复 100 次）。 更新所选群集时，它也会更新其邻居群集。 学习率（lr 或 alpha）对算法的效率和有效性起着至关重要的作用。 鉴于选择不合适的alpha，算法会深入到错误的

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