【源码】基于智能计算与最优化理论的旅行商问题求解系统

项目简介

本项目利用多种智能计算与最优化理论方法，旨在解决旅行商问题（TSP）和经典的分油问题。系统集成了多种搜索算法、神经网络，可高效找到访问所有城市并返回起点的最短路径，同时能使用特定算法解决分油问题。

项目的主要特性和功能

1. 多种优化算法：包含深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、模拟退火（SA）、遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）、多尺度粒子群优化算法（MAEPSO）。
2. 神经网络：使用Hopfield神经网络（CHNN）解决TSP问题。
3. 分油问题求解：运用DFS和BFS算法解决经典的分油问题。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.x，并安装必要的Python库，如numpy、matplotlib等。

运行算法

1. 进入相应算法目录，如2.TSP - SA/，运行python tsp_SA.py以使用模拟退火算法求解TSP问题。
2. 根据需要调整算法参数，如城市数量、迭代次数等。

查看结果

算法运行结束后，查看输出结果和生成的图形，评估算法性能。

注意事项

1. 确保所有依赖库已正确安装。
2. 部分算法可能需要较长时间运行，特别是在处理大规模TSP问题时。
3. 根据实际需求调整算法参数，以获得最佳性能。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】